训练、数据与模型优化:从数据清洗到 LoRA

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题目目录

161 道原题
  1. LSTM 的核心设计原理是什么?

    原题
  2. 业界通常如何处理长视频理解?

    原题
  3. GRPO 训练如何优化并提升稳定性?

    原题
  4. Agentic CFT 与 SFT、RL 的目标有何不同?为什么训练时要 Mask Observation Token?

    原题

    原题未说明 Agentic CFT 的缩写全称。

  5. 如何处理训练数据中的类别不平衡?

    原题
  6. 决策任务的 label 如何定义?预测任务如何设计监督信号?

    原题
  7. 为什么选择 AC 自动机、TextCNN、FastText 和 TinyBERT,而不是更深的模型?

    原题
  8. OCR 系统的主要技术难点有哪些?如何分别解决?

    原题
  9. OPD(On-Policy Distillation)是什么?与强化学习有什么关系,对教师模型有什么要求?

    原题
  10. VLA 和 ViT 的原理分别是什么?二者在视觉语言动作模型中的关系是什么?

    原题