大模型基础面试问题汇总
1.Transformer 中为什么用LN不用BN？
在Transformer模型中，选择使用层归一化（LN）而不是批归一化（BN）的原因主要基于以下几点：
序列数据的特性：Transformer模型主要用于处理自然语言处理（NLP）任务，这些任务中的输入数据通常是变长序列。由于BN是在整个批次上计算均值和方差，当序列长度不一致时，BN的效果可能会受到影响。而LN是在每个样本的每个层内部进行归一化，不受序列长度的影响，因此更适合处理NLP任务中的变长序列数据。
模型训练的稳定性：在Transformer中，每个位置（token）的表征都是独立的，并且随着层数的增加，这些表征的变异性可能会增加。LN通过在每个样本的每个层内部进行归一化，有助于保持表征的稳定性，从而有助于模型学习更有效的注意力机制。相比之下，BN可能会因为批次中不同样本的变异性而导致训练过程中的不稳定。
计算效率与实现：LN的计算相对简单，因为它只需要在每个样本的每个层内部进行归一化，而不需要跨样本进行计算。这有助于减少计算成本，并提高模型的训练效率。此外，LN的实现也相对容易，因为它不需要额外的存储来保存整个批次的统计数据。
综上所述，Transformer中选择使用LN而不是BN，主要是基于LN对序列数据的适应性、模型训练的稳定性以及计算效率等方面的优势。这些优势使得LN成为Transformer处理NLP任务时的理想选择。
2.图像中 BN 是怎么用的？
在图像处理领域，批量归一化（Batch Normalization，简称BN）的使用与在自然语言处理（NLP）任务中的Transformer模型有所不同，但基本思想类似，都是为了提高模型的训练效率和稳定性。
输入数据归一化：
在将图像数据输入到神经网络之前，通常会对图像进行预处理，包括调整图像大小、归一化像素值等。虽然这一步不是严格意义上的BN，但它为后续的BN层提供了更好的输入数据。
卷积层后的BN：
在图像处理中，卷积层是提取图像特征的关键部分。在卷积层之后，通常会接一个BN层来对卷积层的输出进行归一化处理。这样做的好处是可以减少卷积层输出数据的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），使后续层的学习更加稳定。
BN层的参数学习：
BN层包含两个可学习的参数：缩放因子（scale）和偏移因子（shift）。这两个参数在训练过程中通过反向传播算法进行更新，以调整归一化后的数据分布，使其更适合后续层的处理。
与其他层的组合：
在图像处理的神经网络中，BN层通常与卷积层、激活函数层（如ReLU）等组合使用。这种组合可以进一步提高模型的表达能力和训练效率。
3.在 NLP 中如果句子长度不一致，用 BN 会有什么后果？
在NLP中，如果句子长度不一致，使用批归一化（BN）可能会带来以下问题：
归一化效果受影响：BN需要在整个批次上计算均值和方差，但句子长度不一致可能导致这些统计量不准确。
计算复杂：处理不同长度的句子会增加计算的复杂性，可能需要额外的填充或截断操作。
模型性能可能下降：BN可能会改变数据的分布，这种改变可能与NLP任务的特性不符，导致模型性能下降。
因此，在NLP任务中，层归一化（LN）通常被认为是更适合的归一化方法，因为它不受句子长度的影响，能更好地处理变长序列数据。
4、给定三维矩阵bsz * seq_len * dim，BN和LN分别作用在哪个维度？
在给定三维矩阵bsz * seq_len * dim中，BN（批归一化）和LN（层归一化）分别作用在不同的维度上。
具体来说：
BN（批归一化）：BN通常作用于特征维度（即dim维度）上，但它是基于整个批次（即bsz个样本）来计算的。也就是说，BN会对每个特征（dim）在整个批次（bsz）的所有样本（seq_len个token）上进行归一化。然而，在NLP任务中，由于句子长度（seq_len）可能不一致，直接使用BN可能会带来一些问题，如前面所述。
LN（层归一化）：LN则是对每个样本（bsz中的一个样本）的每个层（在这里可以理解为seq_len * dim的二维矩阵，即一个句子的所有token的表征）进行归一化。也就是说，LN会在每个样本的每个层内部（即seq_len和dim两个维度上）计算均值和方差，并进行归一化。这种方式不受句子长度的影响，因此更适合处理NLP任务中的变长序列数据。
综上所述，BN和LN在三维矩阵bsz * seq_len * dim上分别作用于不同的维度：BN主要作用于特征维度（dim），但基于整个批次（bsz）来计算；而LN则对每个样本的每个层（seq_len * dim）进行归一化。
5、已知bsz seq_len dim head，参数量是多少，和哪几个参数有关？
在Transformer模型中，参数量主要与以下几个因素有关：
嵌入维度（dim）：这是模型中最基本的参数之一，决定了输入嵌入向量的大小。嵌入维度越大，模型的表示能力通常越强，但参数量也会相应增加。
注意力头的数量（head）：在自注意力机制中，模型会将输入分成多个头（即多个子空间）进行处理。每个头都有自己的查询、键和值矩阵，因此头的数量越多，参数量也会相应增加。
前馈神经网络（FFN）的隐藏层维度：前馈神经网络是Transformer模型中的另一个重要组成部分，其隐藏层维度通常与嵌入维度有关（例如，可能是嵌入维度的4倍）。隐藏层维度越大，模型的表示能力越强，但参数量也会相应增加。
其他参数：除了上述主要参数外，Transformer模型还可能包含一些其他参数，如层归一化中的参数、残差连接中的参数等。这些参数的数量相对较少，但在计算总参数量时也需要考虑。
综上所述，Transformer模型的参数量主要与嵌入维度、注意力头的数量、前馈神经网络的隐藏层维度以及其他一些参数有关。由于这些参数之间存在一定的关系（例如，隐藏层维度通常是嵌入维度的倍数），因此在实际应用中，可以通过调整这些参数来控制模型的复杂度和参数量。
需要注意的是，上述分析是基于Transformer模型的一般结构和参数计算方式进行的。在实际应用中，不同的实现方式和优化策略可能会导致参数量的差异。因此，在具体计算参数量时，需要参考具体的模型实现和代码。
6、带有多个注意力头的注意力机制计算过程
带有多个注意力头的注意力机制，即多头注意力（Multi-Head Attention）机制，是Transformer架构中的关键组成部分。
输入张量：假设输入张量为X，其形状通常为(batch_size, seq_len, d_model)，其中batch_size表示批次大小，seq_len表示序列长度，d_model表示嵌入维度。
线性变换：通过三个不同的线性层（或称为全连接层），将输入X转换为查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵。这三个线性层的权重矩阵分别为WQ、WK和WV。
分割：将查询、键和值矩阵沿着最后一个维度分割成h份，每份的维度为dk（通常d_model=h*dk）。这样，就得到了h个注意力头。
并行计算：对于每个注意力头，独立地计算注意力分数和注意力输出。注意力分数的计算通常使用缩放点积注意力机制，即计算查询和键的点积，然后除以√dk进行缩放，最后应用softmax函数得到注意力权重。使用这些权重对值进行加权求和，得到每个头的注意力输出。
拼接：将所有注意力头的输出沿着某个维度（通常是最后一个维度）拼接起来，形成一个新的矩阵。
线性变换：将拼接后的结果通过另一个线性变换层进行投影，得到最终的多头注意力输出。这个线性变换层的权重矩阵为WO。
其计算过程可以概括为：输入处理（将输入转换为查询、键和值矩阵）→ 分割与并行计算（在每个子空间中独立计算注意力）→ 拼接与线性变换（将所有头