2025大模型八股文核心知识点

基础理论

• Transformer架构：注意力机制、位置编码、多头注意力计算
• 预训练任务：MLM（掩码语言模型）、NSP（下一句预测）
• 微调方法：Prompt Tuning、Adapter、LoRA

模型结构

• 编码器-解码器结构：BERT、GPT、T5的区别
• 参数规模：从百万参数到万亿参数的演进路径
• 稀疏化技术：MoE（混合专家）系统的实现原理

训练优化

• 分布式训练：数据并行、模型并行、流水线并行
• 显存优化：梯度检查点、激活值压缩
• 损失函数：交叉熵损失、对比学习的InfoNCE损失

高频面试题解析

注意力机制计算
公式：$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$

位置编码实现
正弦函数编码：$P{E}_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})$

模型量化方法

• 动态量化：训练后8bit量化
• QAT（量化感知训练）：模拟量化过程
• 二值化网络：XNOR-Net实现

工程实践要点

推理加速技术

• KV Cache：避免重复计算
• Flash Attention：内存高效注意力
• 推测解码：使用小模型预测大模型输出

部署方案

• Triton推理服务器：支持多框架模型
• ONNX Runtime：跨平台部署优化
• vLLM：PagedAttention内存管理

前沿研究方向

多模态模型

• CLIP的图文对齐损失
• Diffusion模型在文生图的应用
• 视频理解的时间注意力机制

高效训练技术

• 参数高效微调：Prefix Tuning实现
• 持续学习：防止灾难性遗忘
• 绿色AI：能耗感知训练策略

注：具体实现需结合最新论文和开源代码（如HuggingFace库），建议通过实践项目加深理解。技术演进迅速，需定期跟踪arXiv最新研究成果。

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