提醒一下大模型面试进度为0的人，反正就这80页纸，熬夜背完就稳了！

简述 Transformer 多头注意力机制理解词间关系的原理。​训练 Transformer 时，如何解决梯度消失或梯度爆炸问题？​GPT 等模型对 Transformer 结构做了哪些改进以提升生成效果？​如何优化 Transformer 模型预测速度？​说明 RAG 结合外部知识库与大语言模型提升回答准确性的机制。​用 RAG 构建问答系统时，如何处理检索内容不相关或不全的问题？​如何确定 RAG 系统中文档的合适切分粒度？​当 RAG 系统知识库数据量大、检索慢时，有哪些提速方法？​如何协同使用 Transformer 与 RAG 以发挥最佳效果？​用 RAG 优化模型回答，有哪些实用...

想问问有没有去了高德打车多模态大模型算法岗的佬们二面结束以后多久oc 呀我看大模型开发都出结果特别快我是昨天下午面的，焦急等待太想去了

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

如图，不演了😁