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大模型算法工程师面试题库

面向大模型算法工程师相关面试,围绕强化学习、GRPO、Transformer、系统设计、Agent等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

123 道题目建议用时 369 分钟专项面试练习

全部题目 123 道题

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请说明Transformer的基础原理、时间复杂度如何计算,以及常用优化思路。

考察对Transformer核心机制的掌握程度,以及从复杂度角度理解模型优化方向的能力。
122

除MHA、MQA、GQA外,你还了解哪些注意力变体?DeepSeek和Qwen采用的注意力方案有什么特点?

考察候选人对注意力机制前沿进展的跟踪深度,以及能否结合具体模型分析设计取舍。
123

请说明FFN模块的内部结构,以及有哪些可替代的设计。

考察对Transformer中FFN作用与结构细节的理解,以及是否了解门控、稀疏化等替代设计。
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