字节信息中台 NLP 一面试题6道含解析

　　RAG（Retrieval-Augmented Generation）是将检索和生成相结合的模型，可以有明显效果地地处理长上下文中的信息。即使在上下文慢慢的变长的情况下，RAG 仍然有其必要性，原因如下：

　　信息丰富性：随着上下文长度增加，包含的信息量也增加。RAG 能够最终靠检索相关文档来补充生成模型的知识，使得生成结果更加准确和详细。

　　记忆能力：生成模型（如GPT）有固定的上下文窗口，超过这个窗口的信息可能没办法被有效利用。而RAG通过检索机制，可以在需要时引入相关信息，不受上下文窗口限制。

　　效率：处理长上下文在大多数情况下要更多的计算资源和时间。通过RAG，可以在保持比较高生成质量的同时，减少计算成本。

　　问题2、介绍一下 transformer 结构，它的位置编码是如何的？

　　Transformer是一种深度学习模型架构，非常适合于序列到序列的任务，如机器翻译。其主要结构包括以下几个部分：

　　解码器（Decoder）：同样由多个相同的层组成，每个层包含三个子层，分别是多头自注意力机制、多头注意力机制（用于处理编码器输出的信息）和前馈神经网络。

　　位置编码（Positional Encoding）：为输入序列的每个位置添加一个表示其位置的向量，以保留序列的顺序信息。

　　由于Transformer没有循环结构，无法通过序列顺序自然地捕捉位置信息，因此引入了位置编码。位置编码被加到输入嵌入（input embeddings）中，使模型能够感知位置信息。常用的位置编码公式为：

　　通过计算 Q 和 K 的点积（dot-product），能够获得注意力分数，然后通过Softmax函数归一化得到注意力权重。这些权重用于加权平均V（Value）向量，得到最终的注意力输出。

　　信息捕捉能力变弱：Q 和 K 的分离设计是为了更好地捕捉不同词之间的关系。将它们合并为一个矩阵可能会减少模型捕捉复杂关系的能力。

　　灵活性降低：分离的 Q 和 K 允许模型在不同上下文中学习不同的特征。合并可能会限制这种灵活性，进而影响模型的表达能力和生成效果。

　　性能下降：实验表明，分离的 Q 和 K 通常能在注意力机制中提供更好的性能。如果合并，有几率会使注意力权重的计算不够精确，进而影响最终输出的质量。

　　RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一种通过人类反馈来训练强化学习模型的方法。其核心思想是利用人类提供的奖励信号来引导模型的训练，使得模型的行为更符合人类期望。

　　收集反馈数据：从人类用户那里收集关于模型行为的反馈，例如偏好、评分或直接的奖励信号。

　　奖励模型训练：使用收集到的反馈数据训练一个奖励模型，该模型可以依据给定的行为预测人类的偏好或奖励值。

　　强化学习训练：使用奖励模型提供的奖励信号，通过强化学习算法（如PPO，Proximal Policy Optimization）来优化策略，使得模型的行为逐渐符合人类的偏好。

　　Only Decoder 结构，也称为自回归模型，近年来在许多自然语言处理任务中表现出色，原因如下：

　　生成任务适配性：自回归模型很适合生成任务，如文本生成、翻译等，因为它们能够逐步生成序列中的下一个词，同时考虑之前生成的词。

　　性能优化：自回归模型（如GPT系列）通过多头注意力机制和大规模预训练，能够在生成任务中表现出色，具备强大的生成能力和流畅的文本生成效果。

　　训练效率：只用解码器能够大大减少参数量和计算成本，使得模型训练更高效，特别是在大规模数据上进行预训练时。

　　总体来说，Only Decoder 结构在生成任务中的优势使得它成为许多现代自然语言处理模型的选择。