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人工智能大模型

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共 2 题 2025年

Scratch题库 Python题库信息学奥赛题库蓝桥杯青少组题库信息技术题库机器人技术题库 C++编程题库 NOC大赛题库信息素养大赛题库人工智能大模型

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全部大语言模型人工智能伦理人工智能注意力机制监督学习强化学习自注意力机制数据偏见人类对齐指令微调 Transformer架构提示词工程约束条件张量维度变换注意力掩码低秩分解参数高效微调推理能力优化语言模型直接偏好优化困惑度大语言模型评测模型能力评估大语言模型推理模型公平性模型评估贪心搜索束搜索解码策略掩码语言模型预训练任务自监督学习深度学习模型训练机器学习基础提示学习

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共 2 题

A53060 多头注意⼒（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 架构的核⼼组件，在⼤语⾔模型中扮演着⾄关重要的⻆⾊。MHA 通过并⾏计算多个注意⼒头，能够让模型同时关注序列中不同位置的不同表⽰⼦空间，从⽽捕获更丰富的语义信息和位置关系。在标准 MHA 中，每个注意⼒头都维护独⽴的 Key (K) 和 Value (V) 缓存（KV Cache），这在推理阶段会带… 2025年注意力机制张量维度变换低秩分解缓存与掩码编程题 A53019 程序题：分组查询注意力本题旨在考察你对分组查询注意力 (Grouped-Query Attention, GQA) 单步推理的理解与实现能力。题目提供了一个带有 5 个空缺的Python函数 attn_step_gqa，你需要从给定的选项中选择正确答案填入。import math 2025年分组查询注意力张量维度变换注意力掩码缓存更新编程题