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人工智能面试题
项目:PPO/GRPO 微调后,如何防止模型在分…
人工智能面试题
更新 2026-08-05
项目:PPO/GRPO 微调后,如何防止模型在分布外(OOD)问题上性能崩塌?
美团
人工智能
互联网/IT
风险判断
技术原理
方案权衡
考察说明
考察强化学习微调后的分布外鲁棒性与泛化保持策略
回答思路
识别OOD问题的成因,如奖励过拟合与分布偏移
提出保持基础能力的方法,如混合训练或正则化
讨论评估与监控机制,如回放集或基准测试
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请解释Transformer中Attention的计算过程,包括为什么除以根号d_k、时间复杂度分析以及为什么要使用多头注意力机制。
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请解释大模型采样中的 Top-K 参数,并说明它与温度参数的关系。
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