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Q1：Transformer中的编码器和解码器有什么区别，只有编码器或者只有解码器的模型是否有用？

编码器：深度理解输入的句子，并将其所有信息（词汇、语法结构、上下文关系）压缩成一个丰富、稠密的“上下文表示”。
解码器：根据编码器提供的“上下文表示”和已经生成的部分结果，逐个词地生成目标语言的句子。
仅编码器的模型：擅长理解任务，典型代表BERT模型
仅解码器的模型：擅长生成任务，典型代表GPT系列

Q2：GPT跟原始Transformer论文的模型架构有什么区别？

原始Transformer模型是一个编码器+解码器架构，而GPT系列是仅解码器

Q3：仅编码器（BERT类）、仅解码器（GPT类）和完整编码器-解码器架构各有什么优缺点？

仅编码器：
优点：深度双向理解，对词语上下文语境捕捉能力强
缺点：无法用于直接生成

仅解码器：
优点：强大的生成能力，预训练后仅需少量示例就可执行新任务
缺点：单向注意力，对上下文理解不如编码器深入

编码器+解码器：
优点：通用性强
缺点：结构复杂，参数量和计算成本通常更高

Q4：为什么说Transformer的自注意力机制相对于早期RNN中的注意力机制是一个显著的进步？

RNN的本质是顺序处理。必须等待前一时间步计算完成后，才能计算当前时间步的状态。

而自注意力机制完全是并行的。对于一个序列它可以计算所有位置之间的关联度。极大地利用了现代硬件的计算能力，使得训练超大型模型成为可能。

Q5：大模型为什么有最长上下文长度的概念？为什么它是指输入和输出的总长度？

Transformer的核心组件是自注意力机制，这是目前绝大多数模型的核心构架。这个机制需要计算序列中每一个token与序列中所有其他token的关联度。

更长的序列意味着需要更多的GPU显存来存储中间的键值对。因此最长上下文长度是模型在计算可行性、硬件资源限制和训练成本之间取得平衡的结果，它是一个硬性的技术瓶颈。

对于自回归的生成式大模型来说，输出并不是一个独立的过程，而是输入的延续。

大模型每生成一个词都会将这个词追加到当前上下文序列末尾，然后基于这个不断增长的完整序列来预测下一个词。而这个完整的序列中，就包含原始输入。

Q6：大模型的首字延迟、输入吞吐量、输出吞吐量分别是如何计算的？不同应用场景对首字延迟、输入吞吐量和输出吞吐量的需求分别是什么？

首字延迟：

• •定义：从用户发出完整请求开始，到接收到模型生成的第一个Token为止所经过的时间
• •计算方式：首字延迟 = 预填充阶段时间 + 第一个输出Token的生成时间
• •预填充阶段：模型需要将整个输入通过网络前向传播，此阶段会计算出第一个Token的概率分布。这个过程的计算量与输入的长度成正比
• •第一个Token生成：从概率分布中采样，并将其返回给用户
• •首字延迟强烈依赖于输入提示的长度。输入越长，预填充阶段耗时越多。

输入吞吐量：

• •定义：在预填充阶段，模型处理输入Token的速率
• •计算方式：输入吞吐量 = 输入令牌总数/预填充阶段耗时，单位通常是tokens/秒
• •输入吞吐量衡量的是模型阅读和理解输入材料的速度
• • 由于Transformer架构的并行性，在预填充阶段，模型可以同时处理整个输入序列，因此输入吞吐量通常非常高

输出吞吐量：

• •定义：在解码阶段，模型生成输出Token的速率
• •计算方式：输出吞吐量 = 生成的输出Token总数/解码阶段总耗时，单位通常是tokens/秒
• • 这个指标衡量的是模型思考和写作的速度
• • 在解码阶段，模型是自回归的，这个过程本质上是串行的，无法完全并行。因此，输出吞吐量通常远低于输入吞吐量，是影响用户体验和推理成本的关键瓶颈。

总结：
首字延迟：大模型思考多久才会开口说出第一个字
输入吞吐量：大模型听你说话并理解的速度。当他需要听你念完一长段文章时，这个速度很重要
输出吞吐量：大模型流利的输出结果的速度，如果他说的很慢，一个字一个字往外蹦，你会非常着急。

Q7：预训练和微调的两步范式为什么如此重要？基础模型通过预训练获得了哪些核心能力？微调在引导模型遵循指令、回答问题和对齐人类价值观方面起到什么作用？

预训练和微调两步范式非常重要，是因为它实现了能力的规模化积累”和任务的定向化输出的高效分离

• •预训练：计算和数据成本极高，耗时数周甚至数月，需要成千上万的GPU。一个强大的基础模型一旦被训练出来，就可以作为一个通用大脑
• •微调：相对轻量、快速、便宜。只需少量特定的数据和计算资源，就可以让通用大脑学会执行新的具体任务。

在预训练阶段获得以下核心能力：

• •庞大的世界知识，比如“巴黎是法国的首都”、“水的化学式是H₂O”
• •语言的理解与生成能力，学会语法、句法、语义、语言结构等
• •上下文学习与情景建模能力，能够根据输入文本的上下文来动态调整自己的理解和生成
• •初步的推理能力，通过分析文本中大量的逻辑关联，学会初步的逻辑推理

微调在引导模型遵循指令方面起到的作用：
微调的作用是通过大量配对数据（指令与期望回复），教会模型如何与用户进行准确对话。遵循指令不仅仅是回答正确。它包含了一系列内容比如：任务理解、格式遵循、风格匹配、内容约束等。

微调在引导模型回答问题方面起到的作用：
基础模型的知识是混杂的，它可能同时学到了正确的信息和错误信息。微调的作用是使用高质量的数据提升模型回答的准确性与可用性。

微调在对齐人类价值观方面起到的作用：
预训练数据中不乏偏见、歧视、仇恨言论、不道德和危险的信息。通过微调，引导模型排除有害内容、拒绝有害请求、减少偏见、保持礼貌和帮助性等

Q8：Llama-3 8B的综合能力比Llama-170B的能力还强，是如何做到的？

Llama系列大型语言模型是由美国公司Meta开发的。Llama-3 8B的综合能力并非在所有方面都全面超越 Llama-1 70B，但在大多数公开的基准测试和实际应用中，它的表现确实优于后者。

原因归结为以下几点：

1）数据质量提升：
Llama-3 使用了超过 15万亿 token 的训练数据，这比 Llama-1 的 1.4万亿 token 多了一个数量级。更重要的是，这些数据经过了极其严格的清洗和筛选。

2）更优化的模型架构和训练方法：
虽然 Llama-3 保留了 Llama 2 的核心架构，但在细节上做了大量优化，比如更长的上下文长度、改进的 Tokenizer、分组查询注意力、更稳定更长时间的训练

3）后训练流程的极大增强：
比如指令微调使用远超 Llama-1 时代的高质量指令数据进行训练；比如训练数据中包含大量的代码，直接提升了其逻辑推理和问题分解能力，这些能力会泛化到自然语言任务中

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