第1题-选择题

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1、答案： B. prefill主要受算力限制，decode主要受内存/访存限制

解析： Prefill一次处理大量Token，矩阵乘法规模大、并行度高，通常偏计算密集；Decode逐Token生成，计算并行度低且需反复读取模型权重，因此通常更受显存带宽限制。

2、答案： B. 模型出现欠拟合，需要增大模型容量

解析： 训练精度持续上升、训练loss下降，但验证精度先升后降、验证loss上升，是典型过拟合。L2正则化和Early Stopping都可缓解，而增大模型容量可能进一步加剧过拟合，因此B不合理。

一、单选题

1、在LLM推理服务中，prefill与decode两阶段的典型瓶颈分别更接近哪种特征: {{ select(1) }}

2、在Transformer文本分类模型训练中，观察到如下表现：训练集精度持续上升至97%，训练loss持续下降；验证集精度上升到一定峰值后明显回落，验证loss持续上升。据此判断与应对方案，不合理的是（） {{ select(2) }}

3、在使用PCA进行降维时，通常通过什么指标来选择保留的主成分数量 {{ select(3) }}

4、在Transformer Block中，Residual Add（残差相加）后通常紧接着执行RMSNorm。在推理优化中，这两个算子融合的主要目的是？ {{ select(4) }}

5、在Top-P（Nucleus Sampling，核采样）策略中，参数p=0.9代表什么含义? {{ select(5) }}

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