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大模型应用算法一面面经
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本篇目录
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1.对不同强化微调范式的了解、区别（问了PPO和GRPO的区别）
2.transformer的结构捋一下
3.self-attention介绍一下
4.MHA相较于单头的好处
5.bert模型的结构
6.agent和llm的区别
7.bge-m3模型的训练过程、loss设计等
8.deepseek的创新设计
9.讲一下MOE
10.deepspeed的三个阶段
11.对多模态大模型的了解
12.qwen3-embedding模型和reranker模型的区别
本篇目录
当前问题0112
- 01
对不同强化微调范式的了解、区别（问了PPO和GRPO的区别）
- 02
transformer的结构捋一下
- 03
self-attention介绍一下
- 04
MHA相较于单头的好处
- 05
bert模型的结构
- 06
agent和llm的区别
- 07
bge-m3模型的训练过程、loss设计等
- 08
deepseek的创新设计
- 09
讲一下MOE
- 10
deepspeed的三个阶段
- 11
对多模态大模型的了解
- 12
qwen3-embedding模型和reranker模型的区别