哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來(lái)到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs面試寶典》電子書(shū)下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說(shuō)，現(xiàn)在就讓我們開(kāi)始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《大模型LLMs面試寶典》電子書(shū)下載：

這本書(shū)是一本關(guān)于大模型（Large Language Models, LLMs）的面試寶典，涵蓋了從Tokenizer、分布式訓(xùn)練、基礎(chǔ)模型優(yōu)化、推理加速、顯存問(wèn)題、增量預(yù)訓(xùn)練、知識(shí)蒸餾等多個(gè)方面的內(nèi)容。以下是對(duì)這篇文章的詳細(xì)摘要：

研究背景
?
1.背景介紹:
這篇文章旨在為面試者提供一個(gè)全面的指南，涵蓋了大模型LLMs的各個(gè)方面，包括Tokenizer、分布式訓(xùn)練、基礎(chǔ)模型優(yōu)化、推理加速、顯存問(wèn)題、增量預(yù)訓(xùn)練和知識(shí)蒸餾等內(nèi)容。隨著大模型的廣泛應(yīng)用，理解和掌握這些技術(shù)對(duì)于面試和實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要。

?2.研究?jī)?nèi)容:
該文章詳細(xì)介紹了LLMs的Tokenizer（如Byte-Pair Encoding、WordPiece、SentencePiece）、分布式訓(xùn)練策略、基礎(chǔ)模型優(yōu)化（如Layer normalization、激活函數(shù)、注意力機(jī)制、損失函數(shù)、相似度函數(shù)）、推理加速技術(shù)、顯存問(wèn)題解決方案、增量預(yù)訓(xùn)練方法以及知識(shí)蒸餾技術(shù)。

?3.文獻(xiàn)綜述:
文章中提到的技術(shù)和方法涉及了多個(gè)領(lǐng)域的研究成果，包括自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等。通過(guò)對(duì)比不同大模型的分詞方式、并行化策略、模型優(yōu)化方法等，文章展示了當(dāng)前LLMs領(lǐng)域的最新進(jìn)展和應(yīng)用實(shí)踐。

核心內(nèi)容

1.?Tokenizer篇:
? ?Byte-Pair Encoding (BPE): 介紹了BPE的構(gòu)建詞典方法。
? ?WordPiece: 討論了WordPiece與BPE的異同點(diǎn)。
? ?SentencePiece: 簡(jiǎn)單介紹了SentencePiece的思路，并對(duì)比了不同大模型的分詞方式。

2.?分布式訓(xùn)練面:
? ?理論篇: 介紹了單卡、多卡、多節(jié)點(diǎn)的分布式訓(xùn)練策略，包括數(shù)據(jù)并行、流水線并行、張量并行等。
?? 實(shí)踐篇: 提供了大規(guī)模并行訓(xùn)練系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例。
?? 并行化策略選擇: 討論了單GPU、單節(jié)點(diǎn)多卡、多節(jié)點(diǎn)多卡的并行化策略選擇。
?
3.基礎(chǔ)模型優(yōu)化:
? ?Layer normalization: 介紹了Layer Norm、RMS Norm、Deep Norm的計(jì)算公式及其優(yōu)缺點(diǎn)。
?? 激活函數(shù): 介紹了FFN塊、GeLU、Swish、GLU等激活函數(shù)的計(jì)算公式及使用情況。
?? 注意力機(jī)制優(yōu)化: 討論了傳統(tǒng)Attention的問(wèn)題及優(yōu)化方向，介紹了Multi-Query Attention、Grouped-query Attention、Flash Attention等變體。
? ?損失函數(shù): 介紹了KL散度、交叉熵?fù)p失函數(shù)、信息增益、多分類(lèi)損失函數(shù)等。

4.?推理加速篇:
? ?當(dāng)前優(yōu)化模型技術(shù)手段: 包括蒸餾、量化、計(jì)算圖優(yōu)化等。
? ?推理加速框架: 介紹了FasterTransformer、TurboTransformers、vLLM、Text generation inference等框架的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。

5.?顯存問(wèn)題面:
? ?模型大小和顯存需求: 討論了大模型的顯存需求及估算方法。
?? 顯卡利用率評(píng)估: 提供了評(píng)估顯卡利用率的方法和工具。
?
6.增量預(yù)訓(xùn)練篇:
? ?為什么要增量預(yù)訓(xùn)練: 討論了增量預(yù)訓(xùn)練的必要性。
? ?準(zhǔn)備工作: 包括模型底座選型、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗等。
? ?訓(xùn)練流程: 介紹了增量預(yù)訓(xùn)練的具體步驟和參數(shù)設(shè)置。
?
7.知識(shí)蒸餾篇:
? ?知識(shí)蒸餾和無(wú)監(jiān)督樣本訓(xùn)練: 介紹了知識(shí)蒸餾的基本概念和應(yīng)用。
?? 模型量化和壓縮: 討論了模型量化的方法和模型壓縮技術(shù)。
? ?知識(shí)蒸餾模型: 介紹了FitNets、Hinton蒸餾、Born-Again Network、TinyBERT等模型。

這篇文章為面試者提供了一個(gè)全面的大模型LLMs面試寶典，涵蓋了從Tokenizer、分布式訓(xùn)練、基礎(chǔ)模型優(yōu)化、推理加速、顯存問(wèn)題、增量預(yù)訓(xùn)練到知識(shí)蒸餾等多個(gè)方面的內(nèi)容。通過(guò)對(duì)這些技術(shù)的詳細(xì)講解和對(duì)比分析，文章幫助讀者更好地理解和掌握大模型的相關(guān)知識(shí)和技能。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“《大模型LLMs面試寶典》電子書(shū)下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問(wèn)是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！