Module 05: 大模型算法与模型架构

涵盖 RoPE 旋转位置编码、MLA 多头潜在注意力、DeepSeek MoE 架构、SwiGLU 与 MTP 多 Token 预测等 24 道核心真题全解

前沿大模型核心算法演进、数学公式第一性原理白板推导与物理约束设计

模块导读：本模块共精选 23 道 工业级高频考察真题。前 2 题为公开试读样题（包含完整真题描述与参考解答），第 3 题起后续 21 道大厂核心真题（题目描述 + 白板推导心法 + 手撕 Kernel 源码）均已全量密文封包加密保护。输入专属卡密即可一键解锁查阅全部内容。

Q1：介绍一下 Transformer 的架构，和传统 RNN 相比有何优势？相比 MLP 呢？

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

  • 相比 RNN：Transformer 抛弃了循环结构，利用 Self-Attention 全局建模，解决了长距离依赖问题（无梯度消失），并且可以高度并行化训练（不需要像 RNN 逐步等待），极大提升了训练效率。

  • 相比 MLP：Transformer 的参数量不随序列长度增加而增加，通过 Query-Key 交互动态生成注意力权重，具有序列平移不变性（依赖位置编码）和处理变长序列的能力，而 MLP 的权重是静态且输入维度固定的。

Q2：Transformer 中参数都分布在哪里？参数量最大的是哪部分？计算量最大的是哪部分，为什么？

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

  • 参数分布：Embedding 层、Attention 层（Wq, Wk, Wv, Wo）、FFN 层（Up, Gate, Down）、LayerNorm 及最后的 LM Head。

  • 参数量最大：FFN 层。通常 FFN 的隐层维度是模型维度的 4 倍（或如 Llama 中的 8/3 等比例），占据了单层约 2/3 的参数量。

  • 计算量最大：对于极长序列，Attention 计算量 (

  • ) 会超过 FFN (

  • )；但在常规长度下，也是 FFN 的矩阵乘占据主导。

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<h3 class="vip-module-lock-title">后续 21 道大厂核心真题与手撕源码已锁定</h3>
<p class="vip-module-lock-desc">
  为保护独家真实大厂面试真题知识产权，本模块自第 3 题起的<b>所有面试真题题目、追问细节、白板推导心法与生产级手撕 Kernel 实现均已 100% 深度密文封包</b>。
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<div class="vip-module-features">
  <div class="vip-feat-item">✓ 后续 21 道真题题目与解答 100% 密文保护</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 核心题目描述与大厂追问防泄露</div>
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<div class="vip-lock-actions">
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