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模型、RAG、Agent与工程面试题一网打尽,配套答案解析与延伸追问。

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共 12224 道题

排序:

4688
大模型训练为什么需要 Warmup,应如何设置预热步数或比例?
模型训练与对齐训练框架、调参与排障
原理机制
基础
4690
向量检索如何引入时间衰减,平衡内容相关性与新鲜度?
RAG 与知识系统召回策略与检索
方案设计
进阶
4701
参数高效微调中的 Adapter 如何工作,常见结构有哪些?
模型训练与对齐参数高效微调
原理机制
进阶
4705
混合精度训练如何工作,为什么能改善训练资源效率?
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
原理机制
进阶
4708
为什么要对已有语言模型进行继续预训练,适用于哪些需求?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
技术决策
进阶
4722
SFT 后可能出现哪些质量与泛化问题?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
原理机制
进阶
4724
强化学习算法可以按哪些维度分类?
模型训练与对齐强化学习与奖励
概念解释
基础
4734
什么是迁移学习,大模型如何利用预训练能力适配下游任务?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
概念解释
基础
4761
用 PyTorch 从零实现 LayerNorm。
模型基础与推理模型架构与表示
代码题
进阶
4787
开发 API 服务时,如何选择 FastAPI、Flask 与 Django?
软件工程基础Python 与服务框架
比较选型
进阶