项目一：模型微调相关（面试问答总结） 首先让我介绍了简历中的第一个项目——模型微调相关项目。在交流过程中，面试官主要围绕以下几个方面进行了提问： 1. 指令遵循能力（未微调情况下的提升方式） 面试官提问： 如果不进行微调，如何让模型在回答指令时具有更高的指令遵循能力（例如格式准确率更高）？ 2. 训练数据来源与构造  训练数据是如何获取的？ 数据是如何构造和设计的？  3. Transformer 中的注意力机制  讲解 注意力机制（Attention Mechanism） 的基本原理。 为什么在计算注意力分数时需要 除以 ？ 为什么是 ，而不是 ？  4. LoRA（Low-Rank Ada...

我选正常，习惯了感觉在实习里面真的很难说一下子干啥很核心的活，大家都是先把次一点的活放给你，然后慢慢的给你更核心的活，你把下一个阶段的工作干好了，才会拿到更好的活。

我写简历之间没看过🐂客，想着自己想投啥就投啥吧。结果今天一看你们的简历，觉得我的简历太奇怪了。老早之前在一次校内的招聘会上投了自己的纸质版简历，当时编辑的时候寻思简历应该简洁大方一些。然后字体啥的也稍微比较大，而且最好一页。结果现在看来，我精简了很多天的简历，好像有点太简单了，看起来啥也不会一样😭

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...