讲一下 Transformer 的整体结构和数据流。
一句话速记:Embedding + 位置编码 → N 层(注意力 + FFN,各带残差和归一化)→ 输出层 softmax。
架构
同章节的其他八股
为什么现在的大模型几乎都是 Decoder-only 架构?
Pre-Norm 和 Post-Norm 有什么区别?大模型为什么用 Pre-Norm?
RMSNorm 相比 LayerNorm 有什么优势?
SwiGLU 是什么?为什么 FFN 隐藏层是 8/3 d?
如何估算一个 7B 模型的参数量、训练显存和推理显存?
BPE、WordPiece、Unigram 三种分词算法有什么区别?
为什么很多模型要共享输入 embedding 和输出层权重(tie embeddings)?
MoE 的原理、优势和训练难点?
Dropout 在大模型预训练中还用吗?
大模型训练出现 loss spike(损失突刺)怎么办?
Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder 各适合什么任务?
Decoder 一层的参数量和前向计算量怎么算?