面试题库

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LLM 简单

为什么计算 softmax 前要先减去每行的最大值？这会影响结果吗？

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LLM 中等

交叉注意力（cross-attention）中 Q、K、V 分别来自哪里？与自注意力有何不同？

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LLM 简单

因果掩码（causal mask）是如何实现的？为什么解码器不能看到未来的 token？

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LLM 中等

Encoder 与 Decoder 在结构上有哪些差异？分别适合什么任务？

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LLM 简单

残差连接（Residual Connection）在 Transformer 中起什么作用？

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LLM 中等

Pre-LN 与 Post-LN 的差异是什么？为何 Pre-LN 训练更稳定？

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LLM 简单

LayerNorm 与 BatchNorm 有什么区别？为什么 Transformer 采用 LayerNorm？

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LLM 中等

SwiGLU 与 ReLU、GELU 相比有什么特点？为何现代大模型普遍采用它？

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LLM 中等

为什么 FFN 的中间隐藏维度通常取 d_model 的 4 倍？

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LLM 简单

Transformer 中前馈网络（FFN）的作用是什么？为什么它必须引入非线性？

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LLM 困难

RoPE 与 ALiBi 在长序列位置外推上有什么区别？

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LLM 困难

RoPE 旋转位置编码的数学原理是什么？它如何让注意力天然编码相对位置？

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