Parhaat NLP-haastattelukysymykset: LLM-arkkitehtuurit, päättely ja optimointi
Mistral
Google/DeepMind
Tämä artikkeli tarjoaa tarkistuslistan keskeisistä aiheista ja kysymyksistä teknisiin haastatteluihin liittyen nykyaikaisiin LLM-arkkitehtuureihin ja päättelyn optimointiin. Se käsittelee arkkitehtuurieroja verrattuna alkuperäiseen Transformer-malliin (Pre-Norm, RMSNorm, SwiGLU, RoPE, GQA/MQA, MoE), selittää miksi LLM-päättely on kallista, ja kuvailee eriä, KV-välimuistia, kvantisointia ja muita kiihdytystekniikoita.
Nykyaikaiset generatiiviset kielimallit ovat enimmäkseen dekoderi-transformereita, ja perheet kuten GPT, LLaMA, Mistral, Qwen ja Gemma eroavat avoimuudessa, parametrimäärässä (sadoista miljoonista satoihin miljardeihin), arkkitehtuurin yksityiskohdissa (tiheä vs. MoE), huomiotyypissä, normalisoinnissa, paikkaenkoodauksessa, MLP-spesifikaatioissa, kontekstin pituudessa (esim. 4k, 32k, 128k tokenia), multimodaalisessa tuessa, harjoituksessa ja lisenssissä. Verrattuna klassiseen transformeriin, nykyaikaiset kielimallit käyttävät Pre-Normia Post-Normin sijaan (vakaampi harjoittaminen), RMSNormia LayerNormin sijaan (halvempi), SwiGLU-portillista FFN:ää (ilmaisuvoimaisempi, mutta lisää kolmannen lineaarikerroksen), RoPE-paikkaenkoodauksia, MQA/GQA:ta täyden monipäähuomion sijaan, joskus MoE:ta (asiantuntijaseos) ehdolliseen laskentaan, pidempää kontekstia ja päättelyn optimointeja. Päättely on kallista, koska autoregressiivinen generointi lukee kaikki painot joka tokenilla, KV-välimuisti kasvaa kontekstin ja erän koon myötä, ja siinä on kaksi vaihetta: prefill (laskentasidonnainen) ja decode (muistisidonnainen). Viive (aika ensimmäiseen tokeniin, tokenien välinen viive) vs. läpäisykyky -kompromissit ovat keskeisiä; optimointitekniikoita ovat KV-välimuisti, sivutettu huomio, jatkuva eräkäsittely, spekulatiivinen dekoodaus, kvantisointi ja tislaus.
Lähde: Habr — хаб ИИ —
Alkuperäinen