网络公司项目概述网络安全渗透学习-网络工程师面试题

　　Decoder-only：只要解码器，用于从牢固维度的暗示天生输出序列，凡是在天生式使命中利用

　　Decoder-only：只要解码器，用于从牢固维度的暗示天生输出序列，凡是在天生式使命中利用。

　　Beam search是一种在序列天生使命当选择最优输出序列的搜刮算法。在每步，它保存几率最高的k个候选收集宁静浸透进修，然后按照下一个词的猜测持续扩大这些候选。这个历程不断停止到天生完好序列为止收集公司项目概述。Beam search许可在搜刮空间中停止部分剪枝，以均衡搜刮的广度和深度，进步天生的序列的质量。

　　Lora办法指的是在大型言语模子上对指定参数增长分外的低秩矩阵，也就是在原始PLM中间增长一个旁路，做一个降维再升维的操纵收集宁静浸透进修。并在模子锻炼过程当中收集公司项目概述，牢固PLM的参数，只锻炼降维矩阵A与升维矩阵B收集宁静浸透进修。而模子的输入输出维度稳定，输出时将BA与PLM的参数叠加。用随机高斯散布初始化A，用0矩阵初始化B收集公司项目概述。

　　Transformer模子由编码器息争码器构成收集宁静浸透进修，其中心是自留意力机制。每一个编码器息争码器均由多个不异的层叠加而成，每层包罗自留意力子层和全毗连前馈收集子层收集公司项目概述。输入序列经由过程多头自留意力机制停止处置，然后经由过程前馈收集。每一个子层后都有残差毗连和层尺度化。编码器息争码器之间经由过程编码器-解码器留意力毗连收集宁静浸透进修。

　　混淆精度指的是在模子锻炼中同时利用fp16和fp32，以在计较中进步服从。凡是，模子参数利用fp16暗示，而梯度和积累值利用fp32暗示。如许能够削减内存占用和计较开消，加快锻炼历程。

　　Encoder-decoder：同时包罗编码器息争码器，用于序列到序列的使命，如机械翻译。编码器将输入序列编码成高低文信息，解码器利用该信息天生输出序列。

　　翻译使命次要利用的是seq2seq架构，今朝支流的翻译架构是基于Transformer模子的，它接纳自留意力机制（self-attention）来捕获输入序列中差别地位的联系关系信息，并经由过程编码器-解码器构造来完成翻译。

　　GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成进修办法收集宁静浸透进修，它经由过程迭代锻炼决议计划树，每次迭代都试图改正前一次迭代的毛病。详细而言，GBDT经由过程拟合残差（目的值与当前模子的猜测之差）来逐渐改良模子。在每轮迭代中，新的决议计划树被锻炼以捕获残差中的形式收集公司项目概述。终极，一切树的猜测被组合起来构成终极的猜测模子。