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# 大模型（LLMs）推理面 1. ? 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？大语言模型进行推理时，显存涨得很多且一直占着显存不释放的原因主要有以下几点： 1. 模型参数

【大模型 LLMs 基础面 Plus】 Layer normalization-方法篇一、Layer Norm 篇 1.1 Layer Norm 的计算公式写一下？二、RMS Norm 篇

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大模型（LLMs）显存问题面 1. 大模型大概有多大，模型文件有多大? 一般放出来的模型文件都是 fp16 的，假设是一个 n B 的模型，那么模型文件占 2n G，fp16 加载到显存里做推理也是占 2n G，对外的 pr 都是 10

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51 随机森林 RF 通过对训练数据样本以及属性进行有放回的抽样（针对某一个属性随机选择样本）这里有两种，一种是每次都是有放回的采样，有些样本是重复的，组成和原始数据集样本个数一样的数据集；另外一种是不放回的抽样，抽取出大约 60%的训

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多模态常见面试篇 1. 一、最近关注的论文，多模态视觉大模型(CLIP,DALLE)？ 2. 二、blip2的架构，优势和之前多模态模型的区别？ 3. 三、多模态融合后，怎样知道最终结果受哪种模态影响更大？ 4. 四、多模态中常见的

LLMs Tokenizer 篇 Byte-Pair Encoding(BPE)篇 1 Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典？ 1 准备足够的训练语料;以及期望的词表大小； 2 将单词拆分为字符粒度(字粒度)，

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动态规划属于有模型强化学习的范畴，蒙特卡洛和 TD 都属于无模型的范畴。蒙特卡洛和 TD 都需要通过采样来获取数据进行学习蒙特卡洛需要采样整个样本序列，无偏差，但是

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