大型語言模型（LLM）主要有訓練（Training）與推理（Inference）兩階段，下列描述何者正確？
A訓練階段主要仰賴 CPU 進行權重計算
B推理比訓練需要更多原始訓練資料
C訓練會持續修改權重，推理僅固定讀取權重正確答案
D推理階段的總計算量遠高於訓練
答案與詳解
為什麼答案是 C
訓練透過反向傳播持續調整權重以降低 loss；推理時權重已凍結，僅做前向傳播產生輸出，這是兩階段的本質差異。
考點：硬體架構考點：資料需求考點：權重更新考點：計算成本
載入中…
訓練透過反向傳播持續調整權重以降低 loss；推理時權重已凍結，僅做前向傳播產生輸出，這是兩階段的本質差異。
