模型压缩与量化面试题25 题
25 题
- 01 大模型推理中 Weight-only、W8A8 和 FP8 量化有什么区别？如何选型？
- 02 大模型知识蒸馏是什么？学生模型如何学到教师模型能力？
- 03 结构化剪枝和非结构化剪枝有什么区别？
- 04 量化模型应该如何评估？为什么只看困惑度不够？
- 05 量化校准数据应该如何选择？为什么会影响模型精度？
- 06 权重量化和激活量化有什么区别？
- 07 GGUF 和 llama.cpp 量化格式是什么？部署时如何选择？
- 08 QAT 和 PTQ 有什么区别？
- 09 大模型剪枝和稀疏化有什么区别？为什么结构化稀疏更容易加速？
- 10 什么是大模型量化？INT8、INT4 和 GPTQ、AWQ 有什么区别？
- 11 知识蒸馏的数据如何设计？
- 12 AWQ 的原理是什么？它和 GPTQ 有什么区别？
- 13 GPTQ 的原理是什么？为什么能做低比特权重量化？
- 14 KV Cache 量化有什么收益和风险？
- 15 SmoothQuant 如何解决激活量化难题？为什么适合 W8A8？
- 16 低比特量化为什么容易损伤长尾能力？
- 17 量化中的异常通道为什么难处理？
- 18 推测解码和模型蒸馏有什么区别？
- 19 知识蒸馏中的 temperature 有什么作用？
- 20 PTQ 校准集需要多大？如何选样本？
- 21 混合精度推理如何选择不同层的精度？
- 22 量化上线前回归测试应该覆盖什么？
- 23 模型压缩为什么要考虑硬件支持？
- 24 蒸馏中教师和学生差距过大会怎样？
- 25 Adapter 能否剪枝？适合什么场景？
没有符合条件的题目。