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大模型面试题合集

Embedding模型、Transformer模型、Bert模型 之间的关系？

  • Embedding模型：是一种将离散的符号数据（如单词、字符）映射到连续向量空间中的技术。在自然语言处理中，常用的Embedding模型有Word2Vec、GloVe等，它们可以将文本数据转换为密集的向量表示，有助于模型更好地理解语言的语义和语法。
  • Transformer模型：是一个通用的深度学习模型架构，主要用于处理序列数据。它包含了编码器和解码器两部分，通过自注意力机制和位置编码等技术来处理序列数据，并在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。
  • BERT模型整合了Embedding和Transformer： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是基于Transformer架构的深度学习模型，它整合了Embedding模型和Transformer模型的优点。具体来说，BERT模型首先使用了Embedding技术将文本数据转换为向量表示，然后在Transformer的基础上进行了预训练和微调，使得模型可以同时理解上下文和双向语境，适用于多种自然语言处理任务。

综上所述，Embedding模型是一种数据处理技术，Transformer模型是一种通用的序列处理架构，而BERT模型则是在Transformer基础上结合了Embedding技术和预训练微调方法，用于处理自然语言处理任务。它们之间的关系是Embedding技术为Transformer模型提供了数据表示方式，而BERT模型则是Transformer模型在自然语言处理领域的一个重要应用。

Seq2Seq 和 Attention，在 Transformer模型中又扮演了什么角色呢？

  • Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）： Seq2Seq模型是一种用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）任务的模型架构。
    • 向量从高维到低纬的过程
  • Attention机制： Attention机制在Transformer模型中被广泛应用。在编码器和解码器中，Attention机制可以用来关注输入序列的重要部分，并在解码器中将这些信息与上下文向量结合，从而提高模型对序列之间关系的理解和表示能力。
    • 输出结果和输入结果之间的权重更显著，让上下文的问题和答案关注的点凸显出来。

总体来说，Seq2Seq模型在Transformer中负责序列到序列的转换任务，而Attention机制则是帮助模型在处理序列数据时关注重要信息的关键技术。它们共同作用于Transformer模型中，使得模型在自然语言处理等领域取得了非常好的效果。

RNN、LSTM 和 GRU 之间有什么关系呢？

RNN是一种经典的循环神经网络结构，用于处理序列数据.

  • RNN 结构最为简单，就是信息量太多了，显得信息冗余，它的每个时间步都会接收输入和前一个时间步的隐藏状态，并产生一个输出和新的隐藏状态
  • LSTM 引入了 门控机制/gating 机制（输入门、遗忘门和输出门），能够有效地控制信息的传递和保存，从而更好地处理长序列数据
  • GRM 比LSTM复杂，优化了gating 机制（更新门和重置门），让计算速度更快，且具有更少的参数，同时还继承了 LSTM的优点
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