返回全部题目← 上一题41 / 94下一题 →题库/模型训练与对齐/Q-3684Scaling Law 与大模型涌现能力分别是什么，有什么关系？知识专题：预训练、续训与 SFT题目类型：原理机制技术难度：进阶题集来源：2 个未标记未标记待复习已掌握收藏反馈（在 GitHub 新标签页打开）Sorry o(╥﹏╥)o，暂无参考答案。带这道题，问问AI吧~问 AIKimiKimi（新窗口打开）Qwen千问（新窗口打开）OpenAIChatGPT（新窗口打开）本题目录收录题集相关题目收录题集2 个来源，共2 份题集LLM、VLM 与 Agent 面试题Datawhale · hello-agents · 2 条原题查看题集 →什么是Scaling Laws？它揭示了模型性能、计算量和数据量之间的什么关系？这对LLM的研发有什么指导意义？“涌现能力”是大型模型中一个备受关注的现象，请问你如何理解这个概念？它通常在模型规模达到什么程度时出现？大模型工程面试题小林 Coding · 个人整理 · 1 条原题查看题集 →什么是 Scaling Law？大模型的「涌现能力」是怎么回事？相关题目4 题0083如何提升 Agent 的长程任务能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：进阶相关面经：2 篇0085当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后，如何继续提升模型能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：深入相关面经：1 篇0207基座已有工具调用能力时，Tool-use SFT 的训练目标是什么？同一知识专题题目类型：原理机制技术难度：进阶相关面经：2 篇0495你有哪些大模型后训练经验？同一知识专题题目类型：项目深挖技术难度：进阶相关面经：2 篇♥♥♥♥♥← 上一题已到最后一题← 上一题LLM 如何通过训练学会调用外部工具？下一题 →DeepSeek V3 的训练过程有哪些关键步骤？
