算法面经1：大模型 金融大哥同花顺

9.1 同花顺 大模型（2+1）🚀
主要是以项目为主，掺杂八股，八股具体如下（忘记顺序是什么样子）：
1. Transformer的自注意力机制及相比RNN的优势？
2. 自注意力计算中为何除以 $$\sqrt{d_k} $$？
3. 现在LLM微调的方式有哪些？ 再问Adapter和Lora的区别？
4. LLM的架构有哪些？现在使用的是那种？为什么？
5. Prefix LM与Causal LM区别？
6. RLHF流程? 当时不太懂，没深问，现在需要多了解
7. 如何优化大模型训练速度？
8. 跨模态对齐你是如何做的？Q-Former与MLP适配器的优劣。
9. LLM训练中遇到Loss突增如何解决？

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