11本電子書放文末，自取~

1、文本生成的幾大預訓練任務？

• GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：包括GPT、GPT-2、GPT-3等。這些模型使用Transformer架構進行預訓練，在大規(guī)模語料上學習語言模型，能夠生成連貫、具有語義的文本。

• BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）：BART是一種基于Transformer的生成式預訓練模型。它通過自回歸解碼器實現(xiàn)文本生成，通過自編碼器預訓練目標來重構輸入文本，能夠生成流暢、連貫的文本。

• T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一種通用的文本生成模型，使用了編碼器-解碼器結構。它將不同的自然語言處理（NLP）任務轉換為文本到文本的轉換任務，可用于機器翻譯、摘要生成、問題回答等多個NLP任務。

• XLNet：XLNet是一種基于Transformer架構的預訓練模型，采用了自回歸和自編碼器的組合方式進行訓練。它在語言建模任務上引入了全局的上下文信息，能夠生成更加準確和連貫的文本。

• UniLM（Unified Language Model）：UniLM是一種多任務學習的預訓練模型，將不同的自然語言處理任務轉化為統(tǒng)一的生成式任務。它可以用于文本摘要、問答系統(tǒng)、機器翻譯等多個任務。

2、多模態(tài)中常見的SOTA模型有哪些？

• Vision Transformer (ViT): 將自注意力機制引入計算機視覺領域，通過將圖像劃分為圖像補丁并應用Transformer模型，實現(xiàn)了在圖像分類和目標檢測等任務上的出色表現(xiàn)。

• CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining): 結合了圖像和文本的對比學習，通過訓練一個模型，使其能夠根據(jù)圖像和文本之間的相互關系進行推理，實現(xiàn)了圖像與文本之間的聯(lián)合理解和表示學習。

• UNITER (UNiversal Image-Text Representation): 使用Transformer架構，聯(lián)合學習圖像和文本表示，提供了一個通用的圖像和文本特征提取框架，適用于多個視覺和語言任務。

• LXMERT (Cross-Modal Transformer): 結合了視覺和語言信息，通過Transformer模型對圖像和文本進行交互學習，可以用于視覺問答、圖像描述生成等任務。

3、介紹一下stable diffusion的原理。

stable diffusion是一種生成模型，其原理基于Langevin動力學和擴散過程。其核心思想是通過多次迭代，逐漸將噪聲信號演化為目標分布所對應的樣本。具體原理如下：

• 初始化噪聲信號為服從高斯分布的隨機向量。

• 通過一系列的演化步驟，將噪聲信號迭代地轉化為目標分布的樣本。每一步中，將當前噪聲信號與目標分布的梯度信息結合，通過Langevin動力學方程進行更新，使噪聲信號逐漸接近目標分布。

• 迭代的次數(shù)越多，噪聲信號越接近目標分布，并最終生成目標分布的樣本。

stable diffusion通過合理的選擇演化步長和迭代次數(shù)，可以在生成樣本的過程中平衡樣本質量和生成速度。

4、instructGPT的原理，講講rlhf和reward。

instructGPT是一種基于強化學習的文本生成模型，其核心原理涉及兩個概念：RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）和reward shaping（獎勵塑造）。

• RLHF：在訓練instructGPT時，首先使用有人類生成的示例對模型進行預訓練。然后，通過與人類評估者進行交互，收集評估結果，以創(chuàng)建一個用于強化學習的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了人類評估者對生成結果的評分或反饋，用于指導模型的強化學習訓練。

• Reward shaping：為了更好地引導模型的訓練，reward shaping用于調整模型的獎勵信號。通過將人類評估者的反饋與模型生成的文本進行比較，可以計算出一個差異度量，用作獎勵信號的一部分。這樣，模型可以根據(jù)這個獎勵信號進行訓練，并進行強化學習的訓練。模型根據(jù)當前的狀態(tài)（對話歷史）生成文本，并通過獎勵信號來評估生成文本的質量。模型的目標是最大化預期累積獎勵，從而生成更高質量的文本。

通過RLHF和reward shaping的結合，instructGPT能夠通過人類評估者的反饋指導模型的生成過程，并逐步提升生成文本的質量和一致性。

5、講講T5和Bart的區(qū)別，講講bart的DAE任務。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）和Bart（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）是兩個常見的預訓練模型，它們之間的區(qū)別如下：

• T5是一種基于Transformer的通用文本生成模型。T5的訓練目標是將不同的自然語言處理（NLP）任務統(tǒng)一為文本到文本的轉換任務。它采用了編碼器-解碼器結構，通過輸入一個自然語言文本，輸出另一個相關的自然語言文本，可以應用于機器翻譯、摘要生成、問題回答等多個NLP任務。

• Bart是建立在T5模型基礎上的一個變種，它專注于生成式任務。Bart模型使用了自回歸解碼器，通過訓練一個自編碼器來重構原始文本，同時采用了標準的語言模型預訓練目標，從而使得生成的文本更加流暢和連貫。Bart的主要應用領域包括文本生成、摘要生成、對話系統(tǒng)等。

在任務類型上，T5更加通用，適用于多種NLP任務的文本轉換，而Bart則更加專注于生成式任務，并且在生成文本的質量和連貫性上有所優(yōu)化。

關于Bart的DAE（Denoising AutoEncoder）任務，它是Bart模型的一種預訓練目標。DAE任務要求模型從輸入的有噪聲的文本中恢復原始的無噪聲文本。通過在訓練過程中向輸入文本中添加噪聲，并要求模型重建無噪聲的文本，Bart可以學習到更好的文本表示和重構能力，從而提高生成文本的質量和準確性。

6、講講Bart和Bert的區(qū)別。

Bart和Bert是兩個不同的預訓練模型，它們之間的區(qū)別如下：

• Bart是一種基于Transformer的生成式預訓練模型，主要應用于文本生成、摘要生成、對話系統(tǒng)等任務。Bart采用了自回歸解碼器，通過自編碼器預訓練目標來重構輸入文本，從而生成流暢、連貫的文本。

• Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種雙向的預訓練模型，用于生成文本的上下文表示。與Bart不同，Bert采用了雙向的Transformer編碼器，通過將上下文的信息融合到表示中，提供了更全面的語境理解能力。Bert主要應用于詞嵌入、文本分類、命名實體識別等任務。

總體上說，Bart側重于生成式任務和文本生成，而Bert側重于上下文表示和語境理解。它們在模型結構和應用場景上存在一定的差異。

7、對比學習負樣本是否重要？負樣本構造成本過高應該怎么解決？

對比學習中負樣本的重要性取決于具體的任務和數(shù)據(jù)。負樣本可以幫助模型學習到樣本之間的區(qū)分度，從而提高模型的性能和泛化能力。然而，負樣本的構造成本可能會較高，特別是在一些領域和任務中。

為了解決負樣本構造成本過高的問題，可以考慮以下方法：

• 降低負樣本的構造成本：通過設計更高效的負樣本生成算法或采樣策略，減少負樣本的構造成本。例如，可以利用數(shù)據(jù)增強技術生成合成的負樣本，或者使用近似采樣方法選擇與正樣本相似但不相同的負樣本。

• 確定關鍵負樣本：根據(jù)具體任務的特點，可以重點關注一些關鍵的負樣本，而不是對所有負樣本進行詳細的構造。這樣可以降低構造成本，同時仍然能夠有效訓練模型。

• 遷移學習和預訓練模型：利用預訓練模型或遷移學習的方法，可以在其他領域或任務中利用已有的負樣本構造成果，減少重復的負樣本構造工作。

8、介紹一下lora的原理和ptuning的原理。

Lora方法的核心是在大型語言模型上對指定參數(shù)增加額外的低秩矩陣，也就是在原始PLM旁邊增加一個旁路，做一個降維再升維的操作。并在模型訓練過程中，固定PLM的參數(shù)，只訓練降維矩陣A與升維矩陣B。

ptuning方法的核心是使用可微的virtual token替換了原來的discrete tokens，且僅加入到輸入層，并使用prompt encoder（BiLSTM+MLP）對virtual token進行編碼學習。

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