六、什么是LangChain model? 大纲 **Decoder only结构? 型选用Chat还是Base? 目前还没有一个准确的答案。主要与领域数据量有关 2.1LangChain中Components 3.3如何缓解LLMs复读机问题? 文件 的比例在1:5到1:10之间是比较合适的。 五、领域数据训练后,通用能力往往 Decoder和Encoder-Decoder区别 Selectors是什么? 业的知识,是应该预训练还是应该 七、进行SFT操作的时候,基座模 四、涌现能力是啥原因? 调。 易出现灾难性遗忘现象 and Chains是什么? 建? 目前主流的开源模型体系分三种: 模型选用****Chat****还是 如果想要在某个模型基础上做 更多的知识? prefix Decoder和causal Decoder和Encoder- 指令微调的好处? 据选取? 六、领域模型Continue PreTrain, 基础面 是什么? ·代表模型:LLaMA-7B、LLaMa衍生物 领域模型微调领域评测集构 四、领域模型Continue PreTrain数 训练中文大模型有啥经验? 如何让模型在预训练过程中就学习 十一、如何训练自己的大模型? 况用LLaMA,ChatGLM类大模型 格式要求? ·解决方法:通常在领域训练的过程中加入通用数据集 小于10k数据,建议你选用Chat模型作为基座进行微调; 念? 富而不单调的呢? 到更多的知识? 一、目前主流的开源模型体系有哪 【LLMs】? 能力? Tempiates and Values是什么? 白识出说个下格和仅不小任。 4.1llama输入句子长度理论上可 七、进行SFT****操作的时候,基座 三、什么是LangChain Agent? (资源=数据+显卡) 知识的? LangChain包含哪些核心概 六、领域模型Continue PreTrain 二、大模型是怎么让生成的文本丰 三、 LLMs大厂高频面试真题合集 三、LLMs复读机问题 五、LangChain支持哪些功能? 训练,资源充足就在Base模型上训练。 进阶面 微调? 八、大模型【LLMs】具有什么优 2.4LangChain中Output Parsers langchain面 六、各个专业领域是否需要各自的 要的? ·介绍:输入双向注意力,输出单向注意力 Language model 如何让模型在预训练过程中就学习到 系,当数据量没有那么多时,一般领域数据与通用数据 LLMs大厂高频面试线k的数据,建议你在Base模型上进行微 六、简单介绍一下大模型 仅用SFT做领域模型时,资源有限就用在Chat模型基础上 咋选? 2.3LangChain中Example 资源充足时可以更好地拟合自己的数据,如果你只拥有 预训练过程中,可以加下游SFT的数据,可以让模型在预 八、领域模型微调指令&数据输入 合集 些? 二、prefix Decoder和causal 五、领域数据训练后,通用能力往 四、如何使用LangChain? 大模型LLM的训练目标是什 以无限长吗? 2.2LangChain中Prompt 什么是LangChain? 那么这个比例多少比较合适呢? 即MIP,Multi-Task Instruction PreTraining ·代表模型:ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM 3.2为什么会出现LLMs复读机问 ·第三种:Encoder-Decoder 五、什么情况用Bert模型,什么情 一、什么是生成式大模型? 训练过程中就学习到更多的知识 ·动机:仅仅使用领域数据集进行模型训练,模型很容 ****Base? 七、大模型【LLMs】后面跟的 往会有所下降,如何缓解模型遗忘 十、领域模型词表扩增是不是有必 通用能力? 1758、60B、540B等指什么? 十四、预训练和微调哪个阶段注入 十五、想让模型学习某个领域或行 领域模型Continue PreTrain时可以同步加入SFT数据 3.1什么是LLMs复读机问题? 九、大模型【LLMs】具有什么缺 Toolkits是什么? 微调面 ·第一种:prefix Decoder系 四、llama系列问题 点? 七、如何让大模型处理更长的文 ·介绍:从左到右的单向注意力 目前主流的开源模型体系有哪 大模型来服务? Prefix LM 会有所下降,如何缓解模型遗忘通用 ·代表模型:T5、Flan-T5、BART 2.7LangChain中Agents and 五、为何现在的大模型大部分是 题? ·第二种:causal Decoder系
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