理论基础面试题

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82 道原题
  1. 训练一个7B模型要占用多少显存?不同ZeRO阶段能节省多少显存?

    原题
  2. DeepSpeed ZeRO Stage 1-3的区别是什么?什么时候用FSDP会更好?

    原题
  3. vLLM框架是怎么做推理加速的?

    原题
  4. 如果量化后模型理解能力下降怎么办?怎么做精度补偿?

    原题
  5. QLoRA是怎么降低资源成本的?NF4和FP16这组组合为什么有效?

    原题
  6. 如何估算 LLaMA-7B 模型推理时的显存占用?

    原题
  7. Prefix LM、Causal LM、Encoder-Decoder 三类架构的适用场景与优缺点?

    原题
  8. bf16 和 float16 的区别?各占多少位?训练中如何选择?

    原题
  9. Transformer为什么用 LayerNorm 而不是 BatchNorm?

    原题
  10. LLM训练的时候为什么需要warmup?

    原题