2025秋招LLM大模型多模态面试题（一）_多模态 面试题

目录

1. 大模型常用微调方法LoRA和Ptuning的原理
2. 介绍Stable Diffusion的原理
3. 为何现在的大模型大部分是Decoder-only结构
4. 如何缓解LLMs复读机问题
5. 为什么Transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm
6. Transformer为何使用多头注意力机制
7. 监督微调SFT后LLM表现下降的原因
8. 微调阶段样本量规模增大导致的OOM错误
9. 连接文本和图像的CLIP架构简介
10. Attention计算复杂度以及如何改进
11. BERT用于分类任务的优点及后续改进工作

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01. 大模型常用微调方法LORA和Ptuning的原理

Lora方法的核心是在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵，也就是在原始PLM旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作。并在模型训练过程中，固定PLM的参数，只训练降维矩阵A与升维矩阵B。

Ptuning方法的核心是使用可微的virtual token替换了原来的discrete tokens，且仅加入到输入层，并使用prompt encoder（BiLSTM+MLP）对virtual token进行编码学习。

更详细请查阅使用 LoRA（低阶适应）微调 LLM

02. 介绍一下stable diffusion的原理

Stable Diffusion 总共包含三个主要的组件，其中每个组件都拥有一个独立的神经网络：

1）Clip Text 用于文本编码。
输入：文本
输出：77 个 token 嵌入向量，其中每个向量包含 768 个维度

2）UNet + Scheduler 在信息（潜）空间中逐步处理 / 扩散信息。
输入：文本嵌入和一个由噪声组成的初始多维数组（结构化的数字列表，也叫张量 tensor）。
输出：一个经过处理的信息阵列

3）自编码解码器（Autoencoder Decoder），使用处理过的信息矩阵绘制最终图像的解码器。
输入：处理过的信息矩阵，维度为（4, 64, 64）
输出：结果图像，各维度为（3，512，512）

更详细请查阅從頭開始學習Stable Diffusion

更详细请查阅十分钟理解Stable Diffusion

03. 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构

大模型从模型架构上主要分为三种：Only-encoder, Only-Decoder, Encoder-Decoder三种模型架构

• Only-encoder：例如BERT，通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后在下游任务上进行微调，具有强大的语言理解能力和表征能力。

• Only-Decoder: 例如GPT，通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。

• Encoder-Decoder：例如T5（Text-to-Text Transfer Transformer）可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。

而LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概只是因为它多了一倍参数。所以，在同等参数量、同等推理成本下，Decoder-only架构就是最优选择了。

04. 如何缓解 LLMs 复读机问题

- 多样性训练数据：在训练阶段，尽量使用多样性的语料库来训练模型，避免数据偏差和重复文本的问题。 - 引入噪声：在生成文本时，可以引入一些随机性或噪声，例如通过采样不同的词或短语，或者引入随机的变换操作，以增加生成文本的多样性。 - 温度参数调整：温度参数是用来控制生成文本的多样性的一个参数。通过调整温度参数的值，可以控制生成文本的独创性和多样性，从而减少复读机问题的出现。 - 后处理和过滤：对生成的文本进行后处理和过滤，去除重复的句子或短语，以提高生成文本的质量和多样性。 - Beam搜索调整：在生成文本时，可以调整Beam搜索算法的参数。Beam搜索是一种常用的生成策略，它在生成过程中维护了一个候选序列的集合。通过调整Beam大小和搜索宽度，可以控制生成文本的多样性和创造性。 - 人工干预和控制：对于关键任务或敏感场景，可以引入人工干预和控制机制，对生成的文本进行审查和筛选，确保生成结果的准确性和多样性。

更详细请查阅大模型常见面试题解

05. 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm

Batch Normalization 是对这批样本的同一维度特征做归一化， Layer Normalization 是对这单个样本的所有维度特征做归一化。LN不依赖于batch的大小和输入sequence的长度，因此可以用于batchsize为1和RNN中sequence的normalize操作。

• 为什么BN在NLP中效果差

  • BN计算特征的均值和方差是需要在batch_size维度，而这个维度表示一个特征，比如身高、体重、肤色等，如果将BN用于NLP中，其需要对每一个单词做处理，让每一个单词是对应到了MLP中的每一个特征明显是违背直觉得；
  • BN是对单词做缩放，在NLP中，单词由词向量来表达，本质上是对词向量进行缩放。词向量是什么？是我们学习出来的参数来表示词语语义的参数，不是真实存在的。

• 为什么LayerNorm单独对一个样本的所有单词做缩放可以起到效果

  • layner-norm 针对每一个样本做特征的缩放。换句话讲，保留了N维度，在C/H/W维度上做缩放。
  • layner-norm 也是在对同一个特征下的元素做归一化，只不过这里不再是对应N（或者说batch size），而是对应的文本长度。

06. Transformer为何使用多头注意力机制

多头保证了transformer可以注意到不同子空间的信息，捕捉到更加丰富的特征信息。论文原作者发现这样效果确实好，更详细的解析可以查阅[Multi-head Attention](https://www.zhihu.com/question/341222779)

07. 监督微调SFT后LLM表现下降的原因

SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种常见的微调技术，它通过在特定任务的标注数据上进行训练来改进模型的性能。然而，SFT可能会导致模型的泛化能力下降，这是因为模型可能过度适应于微调数据，而忽视了预训练阶段学到的知识。这种现象被称为灾难性遗忘，可以使用一些策略，如：

• 使用更小的学习率进行微调，以减少模型对预训练知识的遗忘。
• 使用正则化技术，如权重衰减或者早停，以防止模型过度适应微调数据。
• 使用Elastic Weight Consolidation（EWC）等技术，这些技术试图在微调过程中保留模型在预训练阶段学到的重要知识。

08. 微调阶段样本量规模增大导致的OOM错误

全参数微调的显存需求取决于多个因素，包括模型的大小（参数数量），批次大小，序列长度，以及是否使用了混合精度训练等。对于GPT-3这样的大模型，如果想要在单个GPU上进行全参数微调，可能需要数十GB甚至上百GB的显存。

当样本量规模增大时，可能会出现OOM（Out of Memory）错误，这是因为模型需要更多的内存来存储和处理数据。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

• 减小批量大小：这可以减少每次训练需要处理的数据量，从而减少内存使用。
• 使用梯度累积：这种方法可以在不减小批量大小的情况下，减少内存使用。
• 使用模型并行：这种方法可以将模型的不同部分放在不同的设备上进行训练，从而减少每个设备需要的内存。

09. 连接文本和图像的CLIP架构简介

CLIP 把自然语言级别的抽象概念带到计算机视觉里了。确定一系列query，然后通过搜索引擎搜集图像，最后通过50万条query，搜索得到4亿个图像文本对。然后将Text Decoder从文本中提取的语义特征和Image Decoder从图像中提取的语义特征进行匹配训练。

如何评价OpenAI最新的工作CLIP

10. Attention计算复杂度以及如何改进

- 代码中的to_qkv()函数，即用于生成q、k、v三个特征向量

self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False)
self.to_out = nn.Linear(inner_dim, dim)
1
2

• 在标准的Transformer中，Attention计算的时间复杂度为O(N^2)，其中N是输入序列的长度。为了降低计算复杂度，可以采用以下几种方法：
  • 使用自注意力机制，减少计算复杂度。自注意力机制不需要计算输入序列之间的交叉关系，而是计算每个输入向量与自身之间的关系，从而减少计算量。
  • 使用局部注意力机制，只计算输入序列中与当前位置相关的子序列的交互，从而降低计算复杂度。
  • 采用基于近似的方法，例如使用随机化和采样等方法来近似计算，从而降低计算复杂度。
  • 使用压缩注意力机制，通过将输入向量映射到低维空间来减少计算量，例如使用哈希注意力机制和低秩注意力机制等。

11. BERT用于分类任务的优点，后续改进工作有哪些？

在分类任务中，BERT的结构中包含了双向的Transformer编码器，这使得BERT能够更好地捕捉文本中的双向上下文信息，从而在文本分类任务中表现更好。BERT的后续改进工作主要包括以下方面：

• 基于BERT的预训练模型的改进，例如RoBERTa、ALBERT等；
• 通过调整BERT的架构和超参数来进一步优化模型性能，例如Electra、DeBERTa等；
• 改进BERT在特定任务上的应用方法，例如ERNIE、MT-DNN等；