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人工智能

什么是 DPO（Direct Preference Optimization）？

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大模型常见面试题：什么是推理（Inference）？

109 阅读

大模型如何处理训练数据？

90 阅读

大模型常见面试题：什么是 KV Cache？

81 阅读

大模型基础面试题：什么是指令微调（SFT）？

99 阅读

大模型基础面试题：什么是梯度消失？

73 阅读

模型训练中常见的优化器有哪些？

91 阅读

什么是交叉熵（Cross Entropy）？

76 阅读

什么是残差连接（Residual）？

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什么是位置编码（Positional Encoding）？.docx

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前馈神经网络（FFN）在 Transformer 中有什么作用？

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什么是损失函数（Loss）？

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什么是 Self-Attention？

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为什么要使用多头注意力（Multi-head Attention）？

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大模型基础面试题：什么是 Attention 机制？

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大模型基础面试题：什么是 Prompt？为什么提示词能影响模型回答？

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大模型基础面试题：什么是 Embedding？

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大模型与传统机器学习模型的区别是什么？

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为什么 Transformer 能取代 RNN？

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什么是 Transformer 架构？

98 阅读

大模型基础面试题：什么是预训练？

108 阅读

什么是参数量，比如7B、13B是什么意思？

84 阅读

大模型中的“泛化（Generalization）”是什么？

112 阅读

大模型中的“温度（Temperature）”是什么？

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