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人工智能

什么是 DPO（Direct Preference Optimization）？
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大模型常見面試題：什么是推理（Inference）？
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大模型如何處理訓練數據？
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大模型常見面試題：什么是 KV Cache？
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大模型基礎面試題：什么是指令微調（SFT）？
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大模型基礎面試題：什么是梯度消失？
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模型訓練中常見的優化器有哪些？
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什么是交叉熵（Cross Entropy）？
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什么是殘差連接（Residual）？
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什么是位置編碼（Positional Encoding）？.docx
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前饋神經網絡（FFN）在 Transformer 中有什么作用？
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什么是損失函數（Loss）？
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什么是 Self-Attention？
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為什么要使用多頭注意力（Multi-head Attention）？
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大模型基礎面試題：什么是 Attention 機制？
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大模型基礎面試題：什么是 Prompt？為什么提示詞能影響模型回答？
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大模型基礎面試題：什么是 Embedding？
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大模型與傳統機器學習模型的區別是什么？
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為什么 Transformer 能取代 RNN？
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什么是 Transformer 架構？
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大模型基礎面試題：什么是預訓練？
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什么是參數量，比如7B、13B是什么意思？
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大模型中的“泛化（Generalization）”是什么？
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大模型中的“溫度（Temperature）”是什么？
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