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快手面试题
有一些LLM支持超长上下文,怎么做到的?
快手面试题
更新 2026-08-05
有一些LLM支持超长上下文,怎么做到的?
快手
后端开发
互联网/IT
技术原理
方案权衡
LLM
考察说明
考察对超长上下文实现机制的深入理解与关键技术取舍
回答思路
能说明位置编码的扩展方式,如RoPE改进
能提及注意力机制的稀疏化或分段处理策略
能说明KV Cache压缩或检索增强等工程手段
能结合训练策略分析超长上下文的成本与局限
换一题
上一题
DAPO 去掉 KL 散度约束并采用 clip-higher 机制,为什么不会导致模型训飞?这一设计是如何在训练稳定性上给出保证的?
下一题
要对JVM进行一些性能调优/监控,有哪些常用的分析或者监控工具?
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