昨天 22:29 中山大学 算法工程师 发布于山东
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阿里大模型面经汇总
1. 注意力机制：请简述 MHA、MQA 和 GQA 三种注意力机制的核心区别。
2. 模型架构：Dense 模型与 MoE 模型有何本质区别？
3. 路由机制：MoE 模型中，路由（Routing）机制具体是如何工作的？
4. LoRA 微调：请阐述 LoRA 的原理，以及其中 A、B 矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。
5. 强化学习：请对比 DPO、PPO 和 GRPO 的原理与区别，并写出 DPO 的 Loss 函数公式。
6. 推理加速：vLLM 中使用了哪些关键技术（如 PagedAttention、KV Cache）来优化推理？
7. 并行框架：你对 DeepSpeed 这一加速推理与训练框架有多少了解？
8. BM25 算法：请讲解 BM25 算法的计算原理。
9. 负载均衡：MoE 模型中专家（Expert）的负载不均衡问题该如何解决？
10. 损失函数：能否通过修改损失函数的方式来缓解 MoE 的负载均衡问题？
11. 数据分布：SFT 微调数据与预训练数据分布差异较大时，该如何处理？
12. Scaling Law：SFT 微调的数据集是越大越好吗？是否存在 Scaling Law 现象？
13. 训练稳定性：强化学习（RL）为何存在训练不稳定的问题？既然不稳定为何业界仍广泛使用？
14. 三数之和：LeetCode 15. 三数之和。
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12. Scaling Law：SFT 微调的数据集是越大越好吗？是否存在 Scaling Law 现象？
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14. 三数之和：LeetCode 15. 三数之和。
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12-08 09:44
门头沟学院 Java 
投递阿里巴巴等公司8个岗位 点赞 评论 收藏
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