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模型基础与推理
模型基础与推理
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模型基础与推理面试题
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多模态与生成模型
机器学习与推荐系统
模型架构与表示
模型选型与能力边界
推理优化与模型压缩
推理与解码
Tokenizer 与位置编码
Transformer 与注意力
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NTK 长度外推方法如何扩展基于 RoPE 的上下文长度?
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手写 RoPE 旋转位置编码。
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用 Python 实现支持长度惩罚的 Beam Search。
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手写支持掩码和 KV Cache 的 Multi-Query Attention。
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用 PyTorch 实现 Transformer 的逐位置 FFN。
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用 PyTorch 从零实现 RMSNorm。
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用分块与在线 Softmax 实现简化版 FlashAttention 前向计算。
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如何推导 Softmax 对输入的梯度与 Jacobian?
模型基础与推理
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4770
如何根据束宽、序列长度和词表大小推导 Beam Search 的时间复杂度?
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4772
如何推导 CLIP 图文对比学习损失的梯度?
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NTK 长度外推方法如何扩展基于 RoPE 的上下文长度?
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