04-08 07:20 电子科技大学 算法工程师
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1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？
2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？
3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？
4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？
5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？
6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？
7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？
8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？
9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？
10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？
11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？
12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？
13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？
14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？
15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？
16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？
17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？
18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？
19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？
20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？
21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？
1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？
2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？
3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？
4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？
5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？
6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？
7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？
8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？
9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？
10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？
11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？
12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？
13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？
14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？
15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？
16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？
17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？
18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？
19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？
20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？
21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？
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