LLM

大模型LLM相关面试题整理（持续更新...），大模型（LLMs）算法工程师相关的面试题和参考答案

大家好，从 2019 年的谷歌 T5 到 OpenAI GPT 系列，参数量爆炸的大模型不断涌现。可以说，LLMs 的研究在学界和业界都得到了很大的推进，尤其去年 11 月底对话大模型 ChatGPT 的出现更是引起了社会各界的广泛关注。 近些年，在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型（PLMs），并在解决各类 NLP 任务上展现出了强大的能力。 有趣的是，当参数规模超过一定水平时，这个更大的语言模型实现了显著的性能提升，并展现出小模型中不存在的能力，比如上下文学习。为了区别于 PLM，这类模型被称为大型语言模型（LLMs）。 为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题，喜欢记得收藏、关注。 由于大模型面试题不断更新中，想持续关注的，可以加入我们技术群。 技术交流群 建了技术答疑、交流群！想要进交流群、资料的同学，可以直接加微信号：aisen5721。加的时候备注一下：姓名-学校-专业，即可。然后就可以拉你进群了。 前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

如何在本机使用CPU来跑大语言模型

前段时间用`google`的`colab`跑`so-vits-svc`开源声音训练模型库，因为我本机是`Mac`的`cpu`版本，无法支持`NAVID GPU`的加速并行训练，但是每天都有时间限制，而且`Google`的`T4`机器每天也有时间限制，下次在`Jupyter Notebook`再运行的时候，又要重新跑，按照搜索的扩展信息，加钱升级付费云服务器可以有效完成训练，也可以用某种方式增量训练，我还没具体研究，但是截止到目前，我已经感觉如果本机不是`NAVID`的`GPU`版本支持，这做大语言模型相关训练，劣势非常明显，我现在的本机`Mac`使用真的是极其不便了