设计一套针对熟悉ChatGLM、Llama2、Qwen等大型语言模型及其微调技术

设计一套针对熟悉ChatGLM、Llama2、Qwen等大型语言模型及其微调技术（如Prompt Engineering、P-Tuning v2、LoRA）的面试题目，旨在评估应聘者对这些模型架构的理解、微调方法的掌握程度以及在实际应用中的问题解决能力。以下是一套综合性的面试题设计方案：

基础理论与模型理解

模型架构概述：

描述ChatGLM、Llama2和Qwen的基本架构特点，它们各自的主要创新点是什么？ 这个部分一直没找到比较好的材料 所以 只能从各个模型的代码中寻找一定的蛛丝马迹。 chatglm 提到chatglm就必须要提到glm，glm具备以下特性。

• 自编码思想：在输入文本中，随机删除连续的tokens。
• 自回归思想：顺序重建连续tokens。在使用自回归方式预测缺失tokens时，模型既可以访问corrupted文本，又可以访问之前已经被预测的spans。
• span shuffling + 二维位置编码技术。
• 通过改变缺失spans的数量和长度，自回归空格填充目标可以为条件生成以及无条件生成任务预训练语言模型。

讲完了glm我们来看看chatglm是如何实现的

首先拆解ChatGLMModel类，它是基于ChatGLMPreTrainedModel的一个子类，主要负责实现ChatGLM模型的架构和前向传播逻辑。ChatGLM模型是一个强大的语言模型，特别设计用于中文自然语言处理任务，它支持作为编码器或解码器使用，并且能够通过添加交叉注意力层来扩展至序列到序列（Seq2Seq）模型架构。

初始化方法 (__init__)

• 参数初始化: 在模型初始化过程中，根据配置参数config设定模型的基本结构，如隐藏层大小、注意力头数、词汇表大小等，并依据empty_init参数选择是否采用预设的初始化方法初始化模型参数。
• 嵌入层: 定义了词嵌入(word_embeddings)层，用于将输入的词汇索引映射到连续的向量空间。
• 旋转位置编码: 支持2D位置编码，这对于长序列理解和生成尤为重要。
• 前缀编码器: 如果配置中有预设序列长度(pre_seq_len)，则会初始化一个前缀编码器，用于处理指令或提示相关的先验知识，并在训练时冻结其他参数以减少计算负担。
• 最终层归一化: 使用LayerNorm进行最终的输出层归一化，确保模型稳定性和数值范围。

前向传播 (forward)

• 输入处理: 支持直接输入token的ID(input_ids)或预先嵌入的向量(inputs_embeds)，同时处理位置ID(position_ids)、注意力掩码(attention_mask)和过去的键值对(past_key_values)等，这些是用于实现自回归生成的关键元素。
• 多头自注意力和前馈网络: 模型的核心由多个GLMBlock组成，每个块包含多头自注意力机制和一个前馈网络，这些块按顺序处理输入序列，每一层都可以选择性地输出自注意力权重和隐藏状态。
• 梯度检查点: 支持梯度检查点以节省内存，特别是在训练大型模型时。
• 缓存机制: 支持使用缓存，即保存和复用过去时间步的键值对信息，这对于生成任务特别重要。
• 输出: 根据配置，模型可以返回模型的输出隐藏状态、过去的关键值对、自注意力权重和/或隐藏状态序列。最终输出可以根据配置选择性地包装成BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions对象。

总结来说，ChatGLMModel类定义了ChatGLM模型的结构和行为，支持多种输入格式和配置选项，旨在适应不同的自然语言处理任务需求，特别是针对中文场景的对话和生成任务。通过精细控制注意力机制、位置编码和前缀编码等组件，模型能够在长序列上保持高效和准确的预测能力。

其次拆解chatglm的tokenizer特征分割器

用于ChatGLM模型的分词器类ChatGLMTokenizer，继承自Hugging Face的PreTrainedTokenizer基类，它结合了自定义的文本分词器TextTokenizer和特定于图像的分词逻辑。下面是对主要组成部分的解析：

TextTokenizer

• 功能：基于SentencePiece模型进行文本分词，用于基本的文本编码和解码操作。
• 关键方法：
  • encode(text): 将文本转换为ID序列。
  • decode(ids): 将ID序列转换回文本。
  • tokenize(text): 返回文本的分词片段列表。

SPTokenizer

• 功能：扩展了基础的文本分词器，增加了对图像令牌的支持、空白字符和制表符的特殊处理，以及一些预处理步骤。
• 特性：
  • 支持额外的图像令牌数量num_image_tokens。
  • 可以处理文本中的换行符、多空格和制表符，将其转换为特殊的标记。
  • 提供方法对文本进行预处理和后处理，以适应模型的输入输出格式。

ChatGLMTokenizer

• 继承与定制：基于PreTrainedTokenizer，针对ChatGLM模型进行了定制化设计。
• 初始化参数：
  • vocab_file：SentencePiece模型的文件路径。
  • num_image_tokens：预留的图像令牌数量。
  • 各种特殊符号如开始（bos_token）、结束（eos_token）、遮罩（mask_token）等的定义。
• 核心方法：
  • _tokenize(text)：实现文本到token的转换，使用SPTokenizer进行实际的分词工作。
  • convert_tokens_to_string(tokens)：将token序列转换回原始文本。
  • _decode(token_ids)：将ID序列解码为文本，处理填充等特殊情况。
  • _convert_token_to_id(token) 和 _convert_id_to_token(index)：分别将token和ID相互转换。

特殊功能

• 空白处理：通过_encode_whitespaces和get_blank_token方法处理文本中的多空格和制表符，使其适应模型的输入要求。
• 图像令牌集成：尽管代码中提到图像令牌的概念，但具体如何整合图像数据到模型输入的细节没有展示。
• 预处理与后处理：包含文本预处理步骤，比如将换行符替换为特殊标记，以及后处理步骤将特殊标记转换回原格式。

综上所述，ChatGLMTokenizer旨在提供一套完整的文本处理流程，从基础的分词到复杂的文本预处理逻辑，确保ChatGLM模型能有效理解并生成高质量的中文文本，同时也保留了处理潜在图像输入的能力（尽管这部分的具体实现细节需要进一步完善）。

Llama2

网络结构

• 标准 Transformer
• pre-normalization using RMSNorm [GPT3]
• SwiGLU 激活函数[PaLM]
• 旋转位置编码[GPTNeo]
• 上下文长度到 4k（Llama 1是2k）
• 分组查询注意力 (Grouped-Query Attention, GQA)

超参数

• AdamW 优化器，β1 = 0.9, β2 = 0.95, eps = 10.5
• cosine 学习率调度，warmup of 2000 steps ，最终学习率衰减到最大值的10%
• 权重衰减（weight decay） 0.1
• 梯度裁剪（gradient clipping） 1.0

分词器（Tokenizer）

• BPE，使用 SentencePiece 实现
• 所有数字 split 成 individual digits
• 未知的 UTF-8 字符用 byte 表示
• 词表大小 32K
• 比较这些模型在参数量、性能、应用场景上的主要差异。

qwen观察QWenModel的类，它是基于预训练模型QWenPreTrainedModel的一个扩展，主要用于实现Qwen（一种大规模语言模型）的前向传播逻辑。这个模型设计用于自然语言处理任务，特别是生成式语言任务，如文本生成、对话系统等。以下是代码的关键部分解析：

初始化 (__init__)

• 配置参数：从config对象中读取并设置模型的基本参数，如词汇表大小(vocab_size)、隐藏层数量(num_hidden_layers)、嵌入维度(embed_dim)等。
• 旋转位置嵌入：根据配置中的rotary_pct和kv_channels计算rotary_ndims，并初始化RotaryEmbedding用于旋转注意力机制，这是提高长序列处理能力的一种技术。
• 模型组件：
  • 初始化词嵌入层(wte)。
  • 添加 dropout 层(drop)。
  • 创建一系列的QWenBlock作为变换器层(h)。
  • 添加最终的层归一化(ln_f)。
• 其他设置：包括是否使用缓存量化(use_cache_quantization)、动态NTK(use_dynamic_ntk)、以及序列长度限制等。

前向传播 (forward方法)

• 输入处理：检查并准备输入，包括input_ids、inputs_embeds、attention_mask等，确保它们适合模型处理。
• 缓存与历史状态：处理past_key_values，用于自回归生成时的缓存机制。
• 注意力掩码和位置编码：根据需要调整注意力掩码和位置编码，特别是使用动态NTK（神经元间时间常数）来调整旋转位置嵌入的缩放因子。
• 循环变换器层：遍历每个QWenBlock，执行多头自注意力和前馈网络的计算，可选地使用梯度检查点以节省内存。
• 输出处理：应用最终的层归一化，根据配置选项整理输出，包括隐藏状态、过去的关键值对、注意力权重和所有隐层状态。

特殊机制

• 动态NTK调整：通过get_ntk_alpha方法根据实际序列长度动态调整旋转位置嵌入的缩放因子，这有助于控制模型的复杂度和泛化能力。
• 旋转位置嵌入：通过RotaryEmbedding实现，这种机制在长序列上特别有效，因为它能减少注意力矩阵的复杂性，同时保留序列信息的位置敏感性。
• 缓存机制与量化：支持缓存过去的关键值对以加速解码过程，以及可选的缓存量化以减小内存占用。
• 训练与推理差异：在训练和推理模式下有不同的行为，比如是否应用梯度检查点、动态NTK调整等。

QWenBlock

QWenBlock类，它继承自PyTorch的nn.Module，代表了Qwen模型中的一个基本transformer块。每个QWenBlock包含层归一化（RMSNorm）、自注意力层（QWenAttention）、另一个层归一化以及多层感知机（MLP，通过QWenMLP实现）。下面是详细的解释：

初始化 (__init__ 方法)

• 配置参数：从config对象接收模型配置，如隐藏尺寸(hidden_size)和层归一化epsilon值。
• 组件初始化：
  • ln_1 和 ln_2：两个RMSNorm层，用于对输入和自注意力/MLP输出进行归一化。
  • attn：QWenAttention实例，处理自注意力机制。
  • mlp：QWenMLP实例，负责前馈网络部分的计算。

前向传播 (forward 方法)

1. Layer Normalization 1：首先，对输入的hidden_states应用第一层RMSNorm(ln_1)。
2. Self-Attention：
   • 调用self.attn，传入归一化后的隐藏状态、旋转位置嵌入列表（用于动态位置编码）、过去的键值对（如果缓存被启用）、注意力掩码、头部掩码等参数。
   • 收集自注意力的输出，并将其与原始的hidden_states残差连接，准备进入下一个LN层。
3. Residual Connection + Layer Normalization 2：
   • 将自注意力的输出与原始输入相加，然后再次进行层归一化（ln_2）。
4. MLP：
   • 将第二层归一化后的输出送入多层感知机(mlp)，结果与该层的输入残差连接，更新hidden_states。
5. Cache Handling：
   • 如果use_cache=True，则把当前层的隐藏状态和自注意力层产生的缓存（如果有）一起返回。否则，只返回更新后的隐藏状态和注意力权重（如果output_attentions=True）。

特点

• 残差连接：在自注意力和MLP前后均采用了残差连接，这是Transformer架构的核心特性之一，有助于梯度流动和模型训练。
• 旋转位置嵌入：通过rotary_pos_emb_list参数，支持动态的位置编码，这对于长序列理解尤其重要。
• 分层归一化：每个子模块前后使用RMSNorm，代替传统的LayerNorm，有助于稳定训练和提高性能。
• 灵活性：支持多种高级功能，如缓存用于高效解码、注意力权重输出以供分析等。

综上所述，QWenBlock类实现了transformer架构中的核心逻辑，即自注意力机制和前馈网络的组合，并通过旋转位置嵌入和特定的归一化策略进行了优化，以适应大规模语言模型的需求。

RMSNorm

RMSNorm的类，它是PyTorch中的一个自定义层，实现了Root Mean Square (RMS) 归一化，这是一种替代Layer Normalization的归一化方法，尤其是在Transformer模型中被广泛应用。以下是代码的详细解析：

初始化 (__init__ 方法)

• 参数：接受两个参数，dim表示要归一化的特征维度（例如，在一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的张量中，dim通常为hidden_size），eps是一个很小的正值，用于数值稳定性，防止除以零。
• 权重参数：初始化一个可学习的权重参数weight，形状为(dim,)，用于在归一化后重新缩放输出。

_norm 私有方法

• 实现了RMS归一化的核心逻辑：计算输入张量x在指定维度（默认是最后一个维度）上的均方根，然后对每个样本除以这个值的平方根加上eps，实现归一化。

forward 方法

• 条件分支：首先检查是否存在一个外部定义的rms_norm函数（可能是某个C++扩展或其他优化实现）以及输入张量x是否位于CUDA设备上。如果满足这两个条件，则直接调用该优化的rms_norm函数执行归一化，并传入x、权重self.weight和eps。
• 默认分支：如果上述条件不满足（例如，在没有特定优化或CPU上运行时），则先将输入转换为float类型（如果它不是），调用私有的_norm方法进行归一化，然后再将结果转换回原始数据类型（通过type_as(x)保证类型一致性），最后乘以权重self.weight得到最终输出。

功能和目的

RMSNorm与LayerNorm的主要区别在于，RMSNorm是在所有元素上计算均方根，而不是分别计算均值和标准差，这使得它在处理稀疏更新（如Recurrent Neural Network中的梯度计算）或非常长的序列时更加高效和稳定。此外，RMSNorm中的缩放因子是一个可学习参数，这为模型提供了一定程度的灵活性，有助于学习更复杂的表示。此自定义层的设计意图在于提升模型训练的效率和效果，尤其是在大规模语言模型中。

QWenAttention

实现了Qwen模型中的自注意力机制。这个类设计得相当复杂，包含了多种特性，如Flash Attention加速、动态NTK（Neural Tangent Kernel）、日志尺度注意力、以及缓存量化等，以优化模型的性能和效率。下面是对关键部分的解析：

初始化 (__init__ 方法)

• 配置参数处理：从config对象中读取模型配置，如隐藏尺寸、注意力头数、投影尺寸等。
• 线性层定义：定义了用于注意力的线性变换层c_attn和c_proj，分别用于从隐藏状态到查询、键、值的映射以及注意力输出到后续层的映射。
• Flash Attention支持：如果配置允许，会使用Flash Attention（一种高效注意力计算方法），尤其是在半精度（bf16或fp16）模式下。
• 动态NTK与日志尺度注意力：引入了动态NTK的支持和日志尺度注意力，这些是针对长序列的优化策略。
• 缓存量化与内核：支持缓存量化来减少内存占用，并且可选地使用定制的CUDA内核来加速量化缓存的处理。这涉及到量化和去量化的操作，以及对相关库文件的检查和导入。

_attn 方法

• 注意力计算核心：实现了注意力分数的计算、缩放、遮罩、softmax、dropout和加权求和过程。根据配置的不同，可以采用不同的路径，如使用Flash Attention、常规矩阵乘法或定制的CUDA内核。
• 量化处理：如果开启缓存量化，会使用量化和去量化函数处理键和值，以节省内存。

其他辅助方法

• _split_heads 和 _merge_heads：分别用于将隐藏状态按头数分割和合并，这是多头注意力机制的基础操作。
• forward 方法：整合了所有步骤，包括线性变换、头分割、旋转位置嵌入（如果适用）、注意力计算、以及最终的线性变换输出。此方法还处理了过去键值对（layer_past）的使用，以及输出注意力权重（如果output_attentions=True）。

特点总结

• 效率优化：通过Flash Attention、动态NTK、日志尺度注意力和缓存量化等技术，显著提升了模型在处理长序列时的效率和内存使用。
• 灵活性：提供了多种配置选项，允许用户根据需求选择是否启用特定优化或特性。
• 自定义内核：引入了自定义CUDA内核以进一步加速特定操作，如量化矩阵乘法，这对于大规模模型部署至关重要。

总之，QWenAttention类展示了Qwen模型如何在保持高度可配置性和灵活性的同时，集成了一系列创新技术来提升性能，特别是在处理大规模语言模型的场景下。

RotaryEmbedding

这个代码定义了一个名为 RotaryEmbedding 的类，它是一个PyTorch模块，用于在序列到序列（Seq2Seq）模型中生成旋转位置嵌入（rotary position embeddings）。旋转位置嵌入是一种用于Transformer模型中的位置编码，它通过对序列中的位置信息进行旋转处理，以提高模型的性能。

类定义

class RotaryEmbedding(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dim, base=10000):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.base = base
        ...

这个类继承自 torch.nn.Module，这意味着它将继承一些基础的PyTorch功能，如参数管理、前向传播等。

初始化方法

def __init__(self, dim, base=10000):
    super().__init__()
    self.dim = dim
    self.base = base
    ...

在初始化方法中，类首先调用父类的初始化方法，然后根据配置参数初始化模型的一些关键属性，如维度、基数等。基数用于生成旋转位置嵌入的频率。

属性定义

self.dim = dim
self.base = base
self.inv_freq = ...

这里定义了模型的一些关键属性，如维度、基数、逆频率等。

缓存更新方法

def update_rotary_pos_emb_cache(self, seqlen, ntk_alpha=1.0):
    if seqlen > self._seq_len_cached or ntk_alpha != self._ntk_alpha_cached:
        ...

这个方法用于更新旋转位置嵌入的缓存。它根据序列长度和NTK（Neural Tangent Kernel）的alpha值来更新缓存。NTK的alpha值用于调整旋转位置嵌入的频率。

前向传播方法

def forward(self, max_seq_len, ntk_alpha=1.0):
    self.update_rotary_pos_emb_cache(max_seq_len, ntk_alpha)
    cos, sin = self._rotary_pos_emb_cache
    return [cos[:, :max_seq_len], sin[:, :max_seq_len]]

这是模型的前向传播方法，它接受最大序列长度和NTK的alpha值作为输入，并返回旋转位置嵌入的余弦和正弦分量。这些分量将被添加到Transformer模型的输入中，以提供位置信息。

微调方法概念：

• 解释什么是Prompt Engineering，并举一个具体例子说明如何通过改变Prompt提高模型的生成质量。
• 什么是P-Tuning v2技术？它相比传统的Prompt Tuning有何改进之处，如何实现参数高效利用？
• LoRA（Low-Rank Adaptation）是如何工作的？简述其在减少计算资源消耗的同时保持模型微调效果的原理。

实践应用与问题解决

微调方案设计：

• 假设你需要基于ChatGLM进行微调，你会采用哪种微调方法（Prompt Engineering、P-Tuning v2、LoRA或组合），并解释你的选择理由。 以下为智谱清言返回

在进行微调时，我会考虑以下微调方法：Prompt Engineering、P-Tuning v2、LoRA或它们的组合。

1. Prompt Engineering:
   • 优点：简单、易于实施，不需要额外的模型或计算资源。
   • 缺点：可能需要大量的人力和时间来设计有效的提示，效果可能不如其他方法。
2. P-Tuning v2:
   • 优点：通过调整模型参数，可以更直接地优化模型性能。
   • 缺点：需要额外的计算资源来训练模型，并且可能需要较长时间来达到最佳性能。
3. LoRA:
   • 优点：通过调整模型参数，可以更直接地优化模型性能，同时相对于P-Tuning v2，需要的计算资源更少。
   • 缺点：需要一定的技术背景来理解和实施。 综合考虑，我可能会选择使用Prompt Engineering和LoRA的组合方法。这种方法可以结合两种方法的优点，同时避免它们的缺点。Prompt Engineering可以用于设计有效的提示，而LoRA可以用于调整模型参数以优化性能。这种组合方法可以在不增加太多计算资源的情况下，实现较好的微调效果。

当然我们很清楚清楚这份答案是无法满足我们的

• 设计一个利用Lora对llm进行的微调实验流程，包括数据预处理、模型设置、训练策略和评估指标。
• 设计一个全参数量对llm进行任务的微调实验流程，包括分布式框架选择、流式tokenizer配置、数据预处理、数据缓存处理、模型设置、训练策略和评估指标。
• 设计一个利用Lora对Llama2进行任务的微调实验流程，包括数据预处理、模型设置、训练策略和评估指标。
• 简单地介绍deepspeed分布式
  • 以下是deepspeed的案例

chatglm/ptuning/deepspeed.json

{
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": false,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "contiguous_gradients" : true
  }
}

ptuning/deepspeed.json 配置文件的详细介绍：

1. train_micro_batch_size_per_gpu:

• 描述：设置每个 GPU 上的小批量大小。
• 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。

1. zero_allow_untested_optimizer:

• 描述：允许使用未经测试的优化器。
• 值：true 表示允许使用未经测试的优化器，这可能会带来潜在的风险。

1. fp16:

• 描述：启用或禁用半精度浮点数（FP16）训练。
• 值：enabled 设置为 auto 表示 DeepSpeed 会自动选择是否使用 FP16，这取决于您的 GPU 是否支持 >FP16 训练。
• 其余选项：loss_scale, initial_scale_power, loss_scale_window, hysteresis, >min_loss_scale 用于控制 FP16 训练中的损失缩放和稳定性。

1. zero_optimization:

• 描述：启用或禁用 DeepSpeed 的 ZeRO 优化器。
• 值：stage 设置为 2 表示使用 ZeRO 优化器的第二阶段，这是目前推荐的优化器。
• 其余选项：allgather_partitions, allgather_bucket_size, overlap_comm, reduce_scatter, reduce_bucket_size, contiguous_gradients 用于控制 ZeRO 优化器的行为，如是否启用 AllGather 分区、AllGather 桶大小、是否重叠通信、是否启用 Reduce Scatter、Reduce 桶大小以及是否使用连续梯度。 LLaMA-Factory examples/deepspeed/ds_z0_config.json

{
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "loss_scale_window": 1000,
    "initial_scale_power": 16,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },
  "bf16": {
    "enabled": "auto"
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 0,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": true,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "contiguous_gradients": true,
    "round_robin_gradients": true
  }
}

配置文件的每个选项的解释：

1. train_batch_size:
   • 描述：设置整个训练过程中每个训练轮次（epoch）的数据批大小。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的总批大小。
2. train_micro_batch_size_per_gpu:
   • 描述：设置每个 GPU 上的小批量大小。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。
3. gradient_accumulation_steps:
   • 描述：设置每个训练轮次（epoch）中累积梯度的步数。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的累积步数。
4. gradient_clipping:
   • 描述：设置梯度裁剪的阈值，以防止梯度爆炸。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的阈值。
5. zero_allow_untested_optimizer:
   • 描述：允许使用未经测试的优化器。
   • 值：true 表示允许使用未经测试的优化器，这可能会带来潜在的风险。
6. fp16:
   • 描述：启用或禁用半精度浮点数（FP16）训练。
   • 值：enabled 设置为 auto 表示 DeepSpeed 会自动选择是否使用 FP16，这取决于您的 GPU 是否支持 FP16 训练。
   • 其余选项：loss_scale, loss_scale_window, initial_scale_power, hysteresis, min_loss_scale 用于控制 FP16 训练中的损失缩放和稳定性。
7. bf16:
   • 描述：启用或禁用双精度浮点数（BF16）训练。
   • 值：enabled 设置为 auto 表示 DeepSpeed 会自动选择是否使用 BF16，这取决于您的 GPU 是否支持 BF16 训练。
8. zero_optimization:
   • 描述：启用或禁用 DeepSpeed 的 ZeRO 优化器。
   • 值：stage 设置为 0 表示不使用 ZeRO 优化器。
   • 其余选项：allgather_partitions, allgather_bucket_size, overlap_comm, reduce_scatter, reduce_bucket_size, contiguous_gradients, round_robin_gradients 用于控制 ZeRO 优化器的行为，如是否启用 AllGather 分区、AllGather 桶大小、是否重叠通信、是否启用 Reduce Scatter、Reduce 桶大小以及是否使用连续梯度和轮询梯度。

examples/deepspeed/ds_z2_config.json

{
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "loss_scale_window": 1000,
    "initial_scale_power": 16,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },
  "bf16": {
    "enabled": "auto"
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": true,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "contiguous_gradients": true,
    "round_robin_gradients": true
  }
}

以下是配置文件的每个选项的解释：

1. train_batch_size:
   • 描述：设置整个训练过程中每个训练轮次（epoch）的数据批大小。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的总批大小。
2. train_micro_batch_size_per_gpu:
   • 描述：设置每个 GPU 上的小批量大小。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。
3. gradient_accumulation_steps:
   • 描述：设置每个训练轮次（epoch）中累积梯度的步数。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的累积步数。
4. gradient_clipping:
   • 描述：设置梯度裁剪的阈值，以防止梯度爆炸。
   • 值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的阈值。
5. zero_allow_untested_optimizer:
   • 描述：允许使用未经测试的优化器。
   • 值：true 表示允许使用未经测试的优化器，这可能会带来潜在的风险。
6. fp16:
   • 描述：启用或禁用半精度浮点数（FP16）训练。
   • 值：enabled 设置为 auto 表示 DeepSpeed 会自动选择是否使用 FP16，这取决于您的 GPU 是否支持 FP16 训练。
   • 其余选项：loss_scale, loss_scale_window, initial_scale_power, hysteresis, min_loss_scale 用于控制 FP16 训练中的损失缩放和稳定性。
7. bf16:
   • 描述：启用或禁用双精度浮点数（BF16）训练。
   • 值：enabled 设置为 auto 表示 DeepSpeed 会自动选择是否使用 BF16，这取决于您的 GPU 是否支持 BF16 训练。
8. zero_optimization:
   • 描述：启用或禁用 DeepSpeed 的 ZeRO 优化器。
   • 值：stage 设置为 2 表示使用 ZeRO 优化器的第二阶段，这是目前推荐的优化器。
   • 其余选项：allgather_partitions, allgather_bucket_size, overlap_comm, reduce_scatter, reduce_bucket_size, contiguous_gradients, round_robin_gradients 用于控制 ZeRO 优化器的行为，如是否启用 AllGather 分区、AllGather 桶大小、是否重叠通信、是否启用 Reduce Scatter、Reduce 桶大小以及是否使用连续梯度和轮询梯度。

故障诊断与优化：

• 在使用P-Tuning v2对Qwen进行新闻摘要任务微调时，发现模型过拟合现象严重，你会采取哪些措施来缓解这一问题？

P-Tuning v2 是一种用于微调语言模型的方法，它通过调整模型的参数来适应特定的下游任务。如果您在使用 P-Tuning v2 对 Qwen 进行新闻摘要任务微调时发现模型过拟合，可以采取以下措施来缓解这一问题：

1. 增加数据量：

• 收集更多的训练数据，以增加模型的泛化能力。
• 考虑使用增强数据或合成数据来扩充您的数据集。

1. 数据清洗和预处理：

• 清理数据集中的噪声和不一致之处。
• 对文本数据进行标准化处理，如小写转换、标点符号清理等。

1. 正则化：

• 在模型中应用正则化技术，如 L1、L2 正则化，dropout 等，以减少过拟合的风险。

1. 学习率调整：

• 使用学习率衰减策略，如学习率预热（warmup）和余弦退火（cosine annealing）。
• 调整学习率的大小，以找到最佳的学习率。

1. 批量归一化：

• 在模型的某些层后添加批量归一化层，以增加模型的稳定性。

1. 模型剪枝：

• 通过剪枝（pruning）减少模型的复杂度，去除不重要的权重。

1. 早停（Early Stopping）：

• 在验证集上的性能不再提高时停止训练，以防止模型在训练数据上过度拟合。

1. 模型集成：

• 使用模型集成技术，如堆叠（stacking）或投票（voting），通过组合多个模型的预测来提高性能。

1. 使用更小的模型：

• 考虑使用更小的模型，以减少模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。

1. 超参数调优：

• 使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术来调整超参数，找到最佳的模型配置。

请记住，缓解过拟合问题的方法可能需要根据您的具体情况和数据集进行调整。在实施任何更改之前，建议仔细分析您的数据和模型，以确定过拟合的具体原因，并针对性地采取措施。

• 假设在应用LoRA微调ChatGLM过程中，发现模型生成的文本虽然相关性高但创意性不足，如何调整微调策略以提升创造性？

在应用 LoRA 微调 ChatGLM 模型时，如果发现模型生成的文本相关性高但创意性不足，可以考虑以下几种策略来提升模型的创造性：

1. 多样化训练数据：
   • 引入更多样化的训练数据，包括不同风格、不同体裁和不同领域的文本，以丰富模型的语言表达和创造性思维。
2. 使用创意性训练样本：
   • 设计更具创意性的训练样本，如包含隐喻、比喻、幽默、讽刺等修辞手法的句子或段落，以激发模型的创造性。
3. 增加训练轮次：
   • 增加训练轮次，让模型在更多的迭代中学习和优化，以提升其生成创意性文本的能力。
4. 调整 LoRA 参数：
   • 尝试调整 LoRA 中的超参数，如学习率、权重衰减等，以优化模型的性能和创造性。
5. 结合其他微调方法：
   • 结合其他微调方法，如 Prompt Engineering、P-Tuning v2 等，以提高模型的创造性。
6. 人工干预：
   • 在训练过程中，可以定期检查生成的文本，手动调整训练样本或微调参数，以提升模型的创造性。
7. 生成反馈机制：
   • 设计生成反馈机制，如生成质量评估、创意性评分等，以指导模型的微调过程，使其更倾向于生成创意性文本。
8. 模型融合：
   • 尝试将多个模型或多个模型的不同部分融合在一起，以利用它们的优势，提升模型的创造性。

   请注意，这些策略需要根据您的具体情况和数据集进行调整，并且可能需要多次尝试和优化才能找到最佳解决方案。在实施任何更改之前，建议仔细分析您的数据和模型，以确定提升创造性文本生成的具体策略。

高级应用与未来展望

创新应用探索：

• 探讨如何结合Prompt Engineering与LoRA技术，为Llama2设计一个能够自动生成个性化诗歌的系统。
• 分析当前微调方法存在的局限性，并提出一个你认为可能的创新方向或改进思路，以促进更高效、更灵活的模型适应性。

伦理与社会影响：

• 讨论大规模语言模型在微调及应用过程中可能涉及的伦理问题，比如偏见、隐私保护等，并提出解决方案或预防措施。

这些问题不仅测试了应聘者的理论知识，还涵盖了实际操作、问题解决能力和对未来趋势的洞察力，有助于全面评估其在该领域的专业技能和潜力。