大模型的微调流程
首先，大模型微调（Fine-tuning）应该是指在预训练好的模型基础上，针对特定任务或领域的数据进行进一步训练，使模型适应新的任务。那流程大致包括几个步骤呢？1 确定任务和目标：首先需要明确微调的任务是什么，比如文本分类、问答系统等，以及希望模型达到什么样的效果。2 准备数据：收集和整理与任务相关的数据集，可能需要标注数据，然后划分训练集、验证集和测试集。3 数据预处理：将数据转换成模型可以接受的格式，比如tokenization、添加特殊标记（如[CLS]、[SEP]）等。4 选择预训练模型：根据任务选择合适的预训练模型，如BERT、GPT、T5等。5 调整模型结构：可能需要在预训练模型的基础上添加一些任务特定的层，比如分类任务加一个全连接层。 6 设置训练参数：确定学习率、批次大小、训练轮数（epochs）、优化器（如AdamW）、权重衰减、学习率调度等超参数。7 训练过程：在训练数据上进行微调，同时监控验证集的损失和指标，防止过拟合。8 评估与验证：使用测试集评估模型性能，分析结果，可能需要调整超参数或数据。9...
Transformer多头自注意力机制
解释多头注意力机制（Multi-Head Attention）需把握五个核心维度： 基本结构：并行注意力头的设计与融合 数学表达：Q/K/V矩阵变换与注意力计算 核心优势：多视角特征捕捉与模型表征能力 参数控制：头数选择与维度分割策略 工程实现：矩阵并行计算与内存优化 首先，多头注意力是Transformer架构的核心组件，允许模型同时关注不同位置的信息，从多个子空间捕获不同的特征。关键点包括：分头处理、线性变换、缩放点积注意力、多头融合以及残差连接和归一化。 接下来，可以从基本结构、数学表达、核心优势、应用场景这四个维度切入，这样结构清晰，容易让面试官理解。然后，结合真实项目案例。比如，在智能客服项目中优化意图识别模块，使用多头注意力机制。需要分点说明问题背景、解决方案的具体步骤，比如分头策略、参数配置、融合方式、训练技巧以及效果验证。这里要具体，用数据和实际结果来支撑。...
