《大模型LLMs面试宝典》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs面试宝典》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型LLMs面试宝典》电子书下载：

这本书是一本关于大模型（Large Language Models, LLMs）的面试宝典，涵盖了从Tokenizer、分布式训练、基础模型优化、推理加速、显存问题、增量预训练、知识蒸馏等多个方面的内容。以下是对这篇文章的详细摘要：

研究背景
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1.背景介绍:
这篇文章旨在为面试者提供一个全面的指南，涵盖了大模型LLMs的各个方面，包括Tokenizer、分布式训练、基础模型优化、推理加速、显存问题、增量预训练和知识蒸馏等内容。随着大模型的广泛应用，理解和掌握这些技术对于面试和实际应用至关重要。

​2.研究内容:
该文章详细介绍了LLMs的Tokenizer（如Byte-Pair Encoding、WordPiece、SentencePiece）、分布式训练策略、基础模型优化（如Layer normalization、激活函数、注意力机制、损失函数、相似度函数）、推理加速技术、显存问题解决方案、增量预训练方法以及知识蒸馏技术。

​3.文献综述:
文章中提到的技术和方法涉及了多个领域的研究成果，包括自然语言处理、深度学习、分布式计算等。通过对比不同大模型的分词方式、并行化策略、模型优化方法等，文章展示了当前LLMs领域的最新进展和应用实践。

核心内容

1.​Tokenizer篇:
• ​Byte-Pair Encoding (BPE): 介绍了BPE的构建词典方法。
• ​WordPiece: 讨论了WordPiece与BPE的异同点。
• ​SentencePiece: 简单介绍了SentencePiece的思路，并对比了不同大模型的分词方式。

2.​分布式训练面:
• ​理论篇: 介绍了单卡、多卡、多节点的分布式训练策略，包括数据并行、流水线并行、张量并行等。
​• 实践篇: 提供了大规模并行训练系统的应用实例。
​• 并行化策略选择: 讨论了单GPU、单节点多卡、多节点多卡的并行化策略选择。
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3.基础模型优化:
• ​Layer normalization: 介绍了Layer Norm、RMS Norm、Deep Norm的计算公式及其优缺点。
​• 激活函数: 介绍了FFN块、GeLU、Swish、GLU等激活函数的计算公式及使用情况。
​• 注意力机制优化: 讨论了传统Attention的问题及优化方向，介绍了Multi-Query Attention、Grouped-query Attention、Flash Attention等变体。
• ​损失函数: 介绍了KL散度、交叉熵损失函数、信息增益、多分类损失函数等。

4.​推理加速篇:
• ​当前优化模型技术手段: 包括蒸馏、量化、计算图优化等。
• ​推理加速框架: 介绍了FasterTransformer、TurboTransformers、vLLM、Text generation inference等框架的特点和应用场景。

5.​显存问题面:
• ​模型大小和显存需求: 讨论了大模型的显存需求及估算方法。
​• 显卡利用率评估: 提供了评估显卡利用率的方法和工具。
​
6.增量预训练篇:
• ​为什么要增量预训练: 讨论了增量预训练的必要性。
• ​准备工作: 包括模型底座选型、数据收集、数据清洗等。
• ​训练流程: 介绍了增量预训练的具体步骤和参数设置。
​
7.知识蒸馏篇:
• ​知识蒸馏和无监督样本训练: 介绍了知识蒸馏的基本概念和应用。
​• 模型量化和压缩: 讨论了模型量化的方法和模型压缩技术。
• ​知识蒸馏模型: 介绍了FitNets、Hinton蒸馏、Born-Again Network、TinyBERT等模型。

这篇文章为面试者提供了一个全面的大模型LLMs面试宝典，涵盖了从Tokenizer、分布式训练、基础模型优化、推理加速、显存问题、增量预训练到知识蒸馏等多个方面的内容。通过对这些技术的详细讲解和对比分析，文章帮助读者更好地理解和掌握大模型的相关知识和技能。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs面试宝典》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！