专栏：大模型应用开发：从原理到生产篇号：44建议权限：付费建议标签：Transformer、大模型面试、Attention、KV Cache、MoE上一篇，我们先解决了一个比知识点更重要的问题：大模型面试到底应该怎么答。答案不是把背过的内容尽量多地说出来。而是先给判断，再讲机制，最后用边界和证据证明自己真的理解。从这一篇开始，我们正式进入高频追问链。第一条链，绕不开 Transformer。面试官可能先问 Attention，也可能从 RoPE、KV Cache、GQA 或 MoE 切入。题目看起来不同，背后却是同一件事：输入 Token 进入模型以后，信息怎样被表示、混合、变换，并在推理阶段复用？如果只背一组公式，追问到推理过程就会断。如果只会说 KV Cache 节省计算，又讲不清缓存了什么、为什么占显存，也会暴露理解停留在名词层。这一篇不重新复述 Transformer 的全部历史。我们把最常见的问题放回一次真实生成过程里。一、先给出一条完整主线一个 Decoder-only 大语言模型生成文本，可以压缩成下面这条 44 Transformer 高频面试题：Attention、RoPE、MoE 与 KV Cache 怎么串起来
专栏：大模型应用开发：从原理到生产篇号：44建议权限：付费建议标签：Transformer、大模型面试、Attention、KV Cache、MoE上一篇，我们先解决了一个比知识点更重要的问题：大模型面试到底应该怎么答。答案不是把背过的内容尽量多地说出来。而是先给判断，再讲机制，最后用边界和证据证明自己真的理解。从这一篇开始，我们正式进入高频追问链。第一条链，绕不开 Transformer。面试官可能先问 Attention，也可能从 RoPE、KV Cache、GQA 或 MoE 切入。题目看起来不同，背后却是同一件事：输入 Token 进入模型以后，信息怎样被表示、混合、变换，并在推理阶段复用？如果只背一组公式，追问到推理过程就会断。如果只会说 KV Cache 节省计算，又讲不清缓存了什么、为什么占显存，也会暴露理解停留在名词层。这一篇不重新复述 Transformer 的全部历史。我们把最常见的问题放回一次真实生成过程里。一、先给出一条完整主线一个 Decoder-only 大语言模型生成文本，可以压缩成下面这条 RELATED READING
延伸阅读
更多一线实战笔记与深度复盘，助您持续精进
