深度学习八股-实战经验

大模型实践经验教程

一、项目准备：如何讲解一个大模型相关项目

假设你参与过一个基于Transformer的大模型项目，比如“长文本摘要生成”。以下是讲解的结构和示例：

1. 你解决了什么问题

问题背景：用户需要从长篇文章中提取关键信息，但传统方法（如TF-IDF）效果有限，生成的摘要缺乏连贯性。
目标：利用大模型生成简洁、连贯的摘要，支持超过500字的输入文本。

示例回答：
“我参与了一个长文本摘要生成项目，目标是从超过500字的文章中提取关键信息并生成连贯的摘要。传统方法如TF-IDF只能提取关键词，缺乏语义连贯性，而我们希望借助大模型解决这个问题。”

2. 用了什么模型/技术

模型选择：使用了预训练的BART模型（适用于生成任务），并在特定领域数据集上进行微调。
技术细节：输入处理上采用了分段编码（chunking）以应对长文本，输出端使用了beam search优化生成质量。

示例回答：
“我们选用了BART模型，因为它在生成任务上有出色表现。为了处理长文本，我们将输入分段编码，每段不超过模型的512 token限制，然后在微调时用领域数据集提升效果。生成时用了beam search，保证摘要流畅。”

3. 遇到了什么挑战

挑战1：长文本输入：超过模型最大长度限制（512 token）。
挑战2：显存不足：训练时单张GPU显存不够。
挑战3：推理时间长：部署时生成速度慢。

示例回答：
“主要挑战一是长文本超过模型的512 token限制；二是训练时显存不足，一张GPU跑不动完整模型；三是推理时生成速度慢，用户体验受影响。”

4. 如何优化性能或结果

长文本输入：将文本分段，每段独立编码后拼接隐藏状态输入解码器。
显存不足：使用模型并行（如DeepSpeed）或梯度累积（gradient accumulation）。
推理时间：采用蒸馏（distillation）将大模型压缩为小模型，或用ONNX优化推理。

示例回答：
“对于长文本，我们将输入分段处理，每段编码后拼接隐藏状态给解码器。显存问题通过梯度累积解决，每次只更新小批量参数。推理时间上，我们用ONNX优化了模型部署，速度提升了30%。”

二、动手能力：常见代码片段

以下是面试中可能用到的代码示例，涵盖注意力机制、加载预训练模型和数据集处理。

1. 实现简单的注意力机制

假设实现一个简单的Scaled Dot-Product Attention。

import torch
import torch.nn as nn
import math

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Attention, self).__init__()

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        d_k = query.size(-1)  # 查询向量的维度
        scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)  # 计算注意力分数
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)  # 掩码填充
        attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)  # 归一化
        output = torch.matmul(attn_weights, value)  # 加权求和
        return output, attn_weights

# 测试
query = torch.randn(2, 3, 4)  # (batch_size, seq_len, d_k)
key = torch.randn(2, 3, 4)
value = torch.randn(2, 3, 4)
attn = Attention()
output, weights = attn(query, key, value)
print(output.shape)  # [2, 3, 4]

要点：

解释scores如何计算点积并缩放。
提及mask的作用（屏蔽padding或未来信息）。

2. 加载预训练模型进行推理

使用Hugging Face加载BART进行文本摘要。

from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration

# 加载模型和分词器
model_name = "facebook/bart-large-cnn"
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
text = "这是一个很长的文章，我们希望用BART生成一个简洁的摘要，提取关键信息。"
inputs = tokenizer(text, max_length=512, truncation=True, return_tensors="pt")

# 生成摘要
summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)

优化提示：

如果文本超长，可以分段处理后再拼接。
用torch.no_grad()减少显存占用。

3. 处理数据集

加载并预处理一个简单数据集。

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len=512):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        label = self.labels[idx]
        encoding = self.tokenizer(text, max_length=self.max_len, truncation=True, padding="max_length", return_tensors="pt")
        return {
            "input_ids": encoding["input_ids"].squeeze(),
            "attention_mask": encoding["attention_mask"].squeeze(),
            "label": torch.tensor(label)
        }

# 示例使用
texts = ["示例文本1", "示例文本2"]
labels = [0, 1]
dataset = TextDataset(texts, labels, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)
for batch in dataloader:
    print(batch["input_ids"].shape)  # [2, 512]

要点：

强调padding和truncation对齐输入长度。
提及如何调整batch_size避免显存溢出。

三、常见问题解答

如何处理长文本输入？
- 方法：分段编码（chunking），每段不超过模型最大长度，拼接隐藏状态或分别生成后合并。
- 代码中可以用tokenizer的max_length参数截断，或手动分段。
如何减少推理时间？
- 方法：模型蒸馏、量化（quantization）、使用ONNX或TensorRT优化。
- 简单优化：增大num_beams但设置early_stopping=True。
如何解决训练中的显存不足？
- 方法：梯度累积（每次更新小批量）、模型并行（如DeepSpeed）、降低batch_size。
- 示例：optimizer.step()前累积多次loss.backward()。

四、复习建议

代码：熟练手写注意力机制、熟悉Hugging Face的API。
优化：记住显存和速度优化的常用技巧。
表达：练习用简洁语言描述项目，突出问题、技术和成果。