真面经，好答案。面试之前，先来面栈。

模型基础与推理

本分类共 8 个专题 · 1155 道题

已筛选

共 1155 道题

排序：

2775
如何用 KV Cache 和稀疏注意力节省计算与存储？
模型基础与推理推理优化与模型压缩
比较选型
进阶
3 篇面经
2791
混合推理如何实现，增强推理时如何避免遗忘通用能力？
模型基础与推理模型选型与能力边界
原理机制
进阶
1 篇面经2 个题集来源
3295
RQVAE 的原理是什么，为什么有效？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
原理机制
进阶
2 篇面经1 个题集来源
3300
预测模型常用哪些损失函数？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
概念解释
进阶
1 篇面经2 个题集来源
3301
如何处理样本不均衡与长尾问题？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
方案设计
进阶
1 篇面经2 个题集来源
3318
根据实际使用，如何比较并排序各模型的编程能力？
模型基础与推理模型选型与能力边界
比较选型
进阶
3 篇面经
3533
了解哪些大模型推理框架？
模型基础与推理推理优化与模型压缩
经历介绍
—
2 篇面经1 个题集来源
3624
多模态模型如何对齐图像与文本 Embedding，除 ViT 外有哪些网络选择？
模型基础与推理多模态与生成模型
比较选型
进阶
2 篇面经1 个题集来源
3700
Decoder-only 模型在训练和推理阶段的输入形式有什么不同？
模型基础与推理推理与解码
原理机制
进阶
暂无面经3 个题集来源
3703
多头注意力为什么要降低每个 Head 的维度？
模型基础与推理Transformer 与注意力
原理机制
进阶
暂无面经3 个题集来源