26秋招阿里云nlp一面凉经

1. 介绍bge-m3和bm25，bge-m3用的维度大小
2. 召回方案是什么？根据什么指标确定召回方案
3. 序列的长度
4. 实习项目中每一个优化点的原因
5. lora微调用了多少数据量？DPO呢？
6. 微调的什么模型？
7. sft和dpo数据是否有重合？怎么构建的？
8. 用的什么卡？一个epoch多久？一个step多久？几个step？batch size多少？rank多少？用的显存怎么估计？
9. 优化器用的什么？adamw和adam有什么区别？adam相较于梯度下降优化了什么？adam全称？
10. 模型评价指标都用了什么
11. TF-IDF？IDF全称？inverse怎么理解？
12. 2段实习中的自己的优缺点
13. offer选择考虑的因素
code：TF-IDF手撕
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时间线：11.29 投递，12.1 简历通过，约面。 12.08一面，答的一坨，估计极大概率已挂，面试时间总计35分钟update: 12.11晚被发感谢信个人反思这两周效率还是不太高，每天有效学习时间6小时左右，背八股 + 刷算法，同时看12306的项目文档，阅读项目代码。期间学到了很多新的东西，但也遗忘了很多八股。现在只能继续边投边面边学了，“沉淀”对于我这种懒人来说是个伪命题，有了面试的压力，心里才有更多的动力去学项目中的业务逻辑和背八股。虽然时常安慰自己不要焦虑，但是接连的面试已挂还是相当打击人的。12月还有一堆乱七八糟的期末考试，后天11号要考编译原理，到现在都没开始预习。明天又约了...
查看27道真题和解析
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