模型基础与推理
8 个专题 · 179 道题
Transformer 与注意力
21 题- Transformer 中的 Attention 如何计算？
- Transformer 的整体原理是什么？
模型架构与表示
34 题- 熟悉哪些大模型，它们的结构有何不同？
- Qwen3 与 BGE 编码模型原理是什么，Qwen3 编码模型如何训练？
Tokenizer 与位置编码
5 题- 位置编码的原理。
- Token 与字符有什么区别？
推理与解码
7 题- Temperature、Top-k 和 Top-p 怎样影响模型采样？
- 为什么 Temperature 为 0 时模型输出仍可能有差异？
推理优化与模型压缩
23 题- KV Cache 缓存什么，怎样影响推理速度和显存？
- FlashAttention 为什么能节省显存并提速，是否改变注意力结果？
多模态与生成模型
24 题- 轨迹模型采用什么动作空间？
- 你了解哪些多模态大模型及其原理？
机器学习与推荐系统
37 题- 推荐系统冷启动有哪些处理思路？
- 了解哪些机器学习算法？
模型选型与能力边界
28 题- 项目使用了哪个具体模型与版本？
- 模型、GPU 和参数规模如何选择，是否考虑更大参数模型加量化？