补充概念与机制问答题集来源：Firefly（wdndev）收录项目：llm_interview_note查看原题集 题目目录44 道原题隐藏关联题目排序默认排序面经最多01什么是语言模型原题 关联题目语言模型是什么，如何为 Token 序列定义概率？模型基础与推理 / 模型架构与表示概念解释基础0篇相关面经02专家如何学习？原题 关联题目MoE 专家在训练中如何形成分工与专业化？模型基础与推理 / 模型架构与表示原理机制进阶0篇相关面经03专家的数量对预训练有何影响？原题 关联题目MoE 的专家数量如何影响预训练效率、模型能力和资源需求？模型训练与对齐 / 预训练、续训与 SFT原理机制进阶0篇相关面经04什么是MoE大模型？原题 关联题目MoE 混合专家模型如何组织路由与专家计算？模型基础与推理 / 模型架构与表示原理机制进阶0篇相关面经05MoE大模型具备哪些优势？原题 关联题目MoE 模型有哪些优势和局限？模型基础与推理 / 模型架构与表示比较选型进阶0篇相关面经06什么是 长度外推问题？原题 关联题目什么是大模型的长度外推？模型基础与推理 / Tokenizer 与位置编码概念解释基础0篇相关面经07长度外推问题 的 解决方法 有哪些？原题 关联题目模型如何实现超长上下文能力？模型基础与推理 / 推理优化与模型压缩原理机制进阶3篇相关面经08预训练数据 Token 重复 是否影响 模型性能？原题 关联题目重复使用预训练数据和增加 Epoch 会怎样影响大模型效果？模型训练与对齐 / 训练数据构建与治理原理机制进阶0篇相关面经09SFT需要训练Token数？原题 关联题目SFT 数据集是否越大越好，如何判断数据规模与效果的关系？模型训练与对齐 / 训练数据构建与治理效果评估进阶0篇相关面经10为什么要考虑在重复的数据集上做多次训练？原题 关联题目重复使用预训练数据和增加 Epoch 会怎样影响大模型效果？模型训练与对齐 / 训练数据构建与治理原理机制进阶0篇相关面经暂无题目共 44 道原题 · 显示 1–10 道展开全部44题上一页123451 / 5下一页