大模型原理追问
什么是上下文窗口？与词元有什么关联？
原题其他常见的分类标准有哪些？
原题本题承接父题的大模型分类，具体讨论参数规模与模型结构。
幻觉的核心危害有哪些？
原题幻觉的检测手段和缓解策略有哪些？
原题为什么主流模型采用子词分词？
原题未登录词（ OOV ）问题是否已经消失？
原题大语言模型常用的FFN结构是什么？
原题概率高是否表示事实正确？
原题还需要哪些生成控制？
原题如何看待 QK-Clip？
原题怎么计算大语言模型需要的显存量？
原题是否有推荐的调参顺序？
原题本题的“调参”承接父题的微调训练语境。
Prefix Tuning 和普通 Prompt 有什么区别？
原题GRPO 的训练目标通常包含什么？
原题为什么说信用对齐（credit assignment）仍然是问题？
原题为什么同一个问题换一种提示方式，模型回答会明显不同？
原题提示和传统编程中的指令有什么相似和不同？
原题如何让模型区分事实、推断和不确定信息？
原题Few-shot 和微调有什么区别？
原题自我一致性和“让模型再检查一遍”有什么区别？
原题ReAct 和普通工具调用有什么区别？
原题如何让模型给出简洁推理而不是冗长推理？
原题RAG 和微调可以结合吗？
原题常见相似度指标有哪些？
原题如何避免多个无关片段被错误拼接成答案？
原题索引器怎么训练：KL 蒸馏
原题Codex是什么？
原题本题中的 Codex 指代理式编程产品。
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