大模型面试100问07：特殊架构篇

TL;DR

稠密模型的参数规模竞赛已经到头，MoE用稀疏激活让470亿参数的模型跑出130亿的速度；多模态让LLM能看图说话，GPT-4V的视觉编码器是关键；Diffusion模型让AI能画画，DDPM和DDIM是两条技术路线。本文从6个高频面试题入手，带你搞懂特殊架构的核心技术：MoE为什么能以小博大、多模态LLM如何融合视觉和语言、Stable Diffusion的去噪过程、Code Llama和StarCoder的训练数据差异。读完这篇，你能回答”Sparse MoE和Dense Model的成本对比”这种深度问题。

一、MoE（混合专家）原理：为什么能提升效率？

核心思想

问题：稠密模型所有参数都参与计算，推理成本高

解决：稀疏激活，每次只用部分参数

MoE架构

输入 → 路由器（Router） → 选择Top-K专家 → 专家处理 → 加权求和 → 输出

关键组件：
– 专家（Experts）：多个独立的FFN
– 路由器（Router）：决定激活哪些专家
– Top-K选择：通常K=2

路由机制

公式：

G(x) = Softmax(TopK(x · W_g))
y = Σ G(x)_i · E_i(x)

动态路由：不同token可能路由到不同专家

为什么有效？

解耦知识容量和计算成本：
– 总参数量：决定知识容量
– 活跃参数量：决定计算成本

生活比喻：MoE像医院的专科医生——心脏病找心内科，骨折找骨科，不需要所有医生都看一遍。

参考资料：Mixtral技术报告

二、Sparse MoE vs Dense Model（成本对比）

Mixtral 8x7B实测数据

成本对比

训练成本：
– Mixtral：需要训练8个专家 + 路由器
– Dense：只训练一个模型
– 结论：Mixtral训练成本更高

推理成本：
– Mixtral：只激活13B参数
– LLaMA 70B：激活70B参数
– 结论：Mixtral推理成本降低约50%（约2倍）

适用场景

用MoE：
– 追求推理效率
– 有充足训练资源
– 需要大容量模型

用Dense：
– 训练资源受限
– 模型规模较小（<10B）
– 不需要极致推理性能

参考资料：Mixtral技术报告 (arXiv:2401.04088)

三、多模态LLM架构：视觉编码器+语言模型如何融合？

核心架构

多模态LLM = 视觉编码器 + 投影层 + 语言模型

图像 → 视觉编码器 → 图像特征 → 投影层 → 文本嵌入空间 → LLM → 文本输出

三大组件

1. 视觉编码器（Vision Encoder）

常用模型：
– CLIP ViT（Vision Transformer）
– EVA-CLIP
– SigLIP

作用：把图像转成向量表示

示例（CLIP ViT-L/14）：

输入：224×224图像
输出：257个token，每个768维

2. 投影层（Projection Layer）

作用：对齐视觉空间和语言空间

两种方式：
– 线性投影：简单的全连接层
– Q-Former（BLIP-2）：用Transformer做跨模态对齐

示例：

视觉特征：257×768
投影后：257×4096（对齐LLM嵌入维度）

3. 语言模型（LLM）

常用模型：
– LLaMA
– Vicuna
– Qwen

作用：理解视觉+文本，生成回答

训练流程

阶段1：预训练（图文对齐）

数据：图文对（如LAION-400M）
目标：让模型学会"看图说话"
冻结：视觉编码器 + LLM
训练：只训练投影层

阶段2：指令微调（多模态对话）

数据：多模态指令数据（如LLaVA-Instruct）
目标：让模型能回答关于图像的问题
冻结：视觉编码器
训练：投影层 + LLM

典型案例：LLaVA

架构：

CLIP ViT-L/14 → 线性投影 → Vicuna-13B

训练数据：
– 预训练：CC3M（300万图文对）
– 微调：LLaVA-Instruct（15.8万多模态对话）

性能：
– 在多模态问答任务上接近GPT-4V
– 训练成本远低于GPT-4V

参考资料：LLaVA论文 (arXiv:2304.08485)、BLIP-2论文

四、GPT-4V的技术猜想：视觉能力从何而来？

官方未公开的架构

OpenAI未披露：
– 视觉编码器是什么？
– 如何训练的？
– 参数规模多大？

技术社区的合理推测

推测1：视觉编码器

可能选择：
– CLIP ViT-G/14（最大版本）
– 或自研更大的ViT

理由：
– GPT-4V能识别极细节（如图中小字）
– 需要超大视觉编码器

推测2：训练数据

规模猜测：
– 图文对：10亿级别
– 多模态指令：百万级别

数据来源：
– 互联网图文对
– 人工标注的高质量数据
– 合成数据（用GPT-4生成图像描述）

推测3：训练策略

多阶段训练：

阶段1：图文对齐（冻结LLM）
阶段2：多模态预训练（联合训练）
阶段3：指令微调（RLHF）
阶段4：安全对齐（拒绝有害请求）

GPT-4V的独特能力

1. 细粒度识别

能识别：
- 图中的小字
- 复杂图表
- 手写公式

2. 空间推理

能回答：
- 物体的相对位置
- 图中有几个人
- 左边的是什么

3. 多图理解

能处理：
- 连续多张图片
- 图片之间的关系
- 时间序列图像

为什么GPT-4V这么强？

1. 数据规模：训练数据远超开源模型

2. 模型规模：视觉编码器+LLM总参数可能>1T

3. 训练技巧：
– 高分辨率图像训练
– 多尺度特征融合
– 精细的RLHF

参考资料：GPT-4V System Card、社区技术分析

五、Diffusion模型基础：DDPM vs DDIM

核心思想

Diffusion模型：通过逐步去噪生成图像

纯噪声 → 去噪步骤1 → 去噪步骤2 → ... → 去噪步骤T → 清晰图像

前向过程（加噪）

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）：

公式：

q(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; √(1-β_t) x_{t-1}, β_t I)

直观理解：

原图 x_0
→ 加一点噪声 → x_1
→ 再加一点噪声 → x_2
→ ...
→ 加很多噪声 → x_T（纯噪声）

关键参数：β_t（噪声调度表）

反向过程（去噪）

训练目标：学习一个神经网络ε_θ，预测每一步的噪声

损失函数：

L = E[||ε - ε_θ(x_t, t)||²]

生成过程：

从 x_T（纯噪声）开始
for t = T, T-1, ..., 1:
    预测噪声：ε = ε_θ(x_t, t)
    去噪：x_{t-1} = (x_t - ε) / √(1-β_t) + 噪声

DDPM vs DDIM

DDIM的关键创新

核心思想：跳过中间步骤，直接从x_t跳到x_{t-k}

公式：

x_{t-1} = √(α_{t-1}) · 预测的x_0 + √(1-α_{t-1}) · 方向噪声

优势：
– 采样步数从1000降到50
– 生成速度提升20倍
– 质量几乎不损失

Stable Diffusion架构

三大组件：

1. VAE编码器：图像 → 潜在空间（压缩8倍）

2. U-Net去噪器：在潜在空间做去噪

3. VAE解码器：潜在空间 → 图像

为什么用潜在空间？
– 原图512×512 = 262K像素
– 潜在空间64×64 = 4K → 计算量降低64倍

文本条件：
– 用CLIP Text Encoder编码提示词
– 通过Cross-Attention注入到U-Net

参考资料：DDPM论文 (arXiv:2006.11239)、DDIM论文 (arXiv:2010.02502)

六、代码生成模型：Code Llama vs StarCoder

两大开源代码模型

Code Llama的三个版本

1. Code Llama（基础版）
– 通用代码生成
– 适合代码补全

2. Code Llama – Python
– 专门针对Python优化
– 在Python任务上性能最强

3. Code Llama – Instruct
– 指令微调版本
– 适合对话式编程助手

训练数据差异

Code Llama：

阶段1：LLaMA 2预训练（通用文本）
阶段2：代码数据继续预训练（500B tokens）
阶段3：长上下文微调（100K）
阶段4：指令微调（Instruct版本）

StarCoder：

阶段1：从头预训练（1T tokens代码）
阶段2：Fill-in-the-Middle训练（代码补全）
阶段3：指令微调（StarChat）

关键技术：Fill-in-the-Middle (FIM)

传统训练：只能从左到右生成

def add(a, b):
    return [模型生成]

FIM训练：能填充中间部分

def add(a, b):
    [模型填充]
    return a + b

实现方式：

原始代码：prefix <FILL> suffix
训练目标：预测<FILL>部分

应用场景：
– IDE代码补全
– 函数体生成
– 注释生成

性能对比

HumanEval（Python代码生成）：

MultiPL-E（多语言代码生成）：
– Code Llama在Java、C++、JavaScript上表现更好
– StarCoder在Go、Rust上表现更好

如何选择？

用Code Llama：
– 需要超长上下文（100K）
– 主要用Python
– 需要对话式助手

用StarCoder：
– 需要更多训练数据的模型
– 需要商业友好的开源协议
– 主要用Go/Rust

参考资料：Code Llama论文 (arXiv:2308.12950)、StarCoder论文 (arXiv:2305.06161)

小结

本文从6个高频面试题入手，系统梳理了特殊架构的核心技术：

1. MoE原理：稀疏激活，每次只用部分参数，解耦知识容量和计算成本
2. Sparse MoE vs Dense：Mixtral 8x7B用47B参数跑出13B速度，推理成本降低约50%（约2倍）
3. 多模态LLM架构：视觉编码器+投影层+语言模型，LLaVA是典型案例
4. GPT-4V技术猜想：超大视觉编码器+10亿级训练数据+精细RLHF
5. Diffusion模型：DDPM逐步去噪，DDIM跳步采样快20倍，Stable Diffusion在潜在空间操作
6. 代码生成模型：Code Llama支持100K上下文，StarCoder用FIM训练代码补全

下一篇预告：开源生态篇——LLaMA、Mistral、Qwen怎么选？