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LLM 困难

什么是推理时计算(Test-time Compute)?o1 类推理模型如何工作

LLM 中等

什么是重复惩罚(Repetition Penalty)?它解决什么问题

LLM 中等

什么是学习率 warmup 和余弦退火?为什么要这样调度

LLM 中等

什么是梯度裁剪和权重衰减?它们在训练中的作用是什么

LLM 困难

什么是 ZeRO?它如何降低大模型训练的显存占用

LLM 困难

什么是连续批处理(Continuous Batching)?它如何提升推理吞吐

LLM 中等

什么是模型剪枝(Pruning)?有哪些常见粒度

LLM 中等

什么是知识蒸馏?大模型如何蒸馏到小模型

LLM 中等

什么是 Adapter 微调?它如何做到参数高效

LLM 困难

什么是 Prefix Tuning 和 Prompt Tuning?它们与 LoRA 有何区别

LLM 中等

大模型推理时显存主要由哪几部分构成

LLM 中等

什么是灾难性遗忘?微调时如何缓解