秋招-大模型应用算法蚂蚁二面60min

1.实习介绍
2.拷打项目
3.RAG中如何处理非结构化知识与结构化知识的混合检索?
4.在金融业务中,像“杠杆”、“对冲”等许多术语都存在歧义性。你如何在 RAG 中实现术语的准确消歧?
5.你认为RAG 是大模型能力的一种补偿手段还是主流范式?未来还会存在吗?
6.如何控制Agent生成的内容在业务上规避风险,比如合规和隐私之类的?
7.Agent 执行链中失败重试会导致长尾耗时,你如何优化策略以控制 SLA?
8.LoRA 微调时哪些层是可以不冻的?为什么有时候逐层解冻效果更好?
9.如何部署一个高并发低延迟的大模型 API 服务?
10.你觉得通用大模型和垂类小模型之间最终会形成怎样的分工?哪个更适合企业落地?
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