厦门网站关键词优化,深圳龙岗区疫情最新消息,wordpress默认用户头像,定制开发微信小程序LLM 常见面试题目 2 Transformer架构中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的主要功能分别是什么？什么是注意力掩码（Attention Mask）？它在模型训练和推理中有何作用？大语言模型的“幻觉”现象指什么？如何减轻这一现象？零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习…LLM 常见面试题目 2
- Transformer架构中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的主要功能分别是什么？
- 什么是注意力掩码（Attention Mask）？它在模型训练和推理中有何作用？
- 大语言模型的“幻觉”现象指什么？如何减轻这一现象？
- 零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）在大语言模型中是如何实现的？
- 什么是模型压缩技术？常见的模型压缩方法有哪些？
题目讲解
- Transformer架构中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的主要功能分别是什么？
编码器的主要功能是对输入文本进行编码，将其转化为包含上下文信息的向量表示。它通过多层自注意力机制和前馈神经网络，捕捉输入文本中各个词
