百度nlp提前批面经

三面 发个面经攒人品
深挖项目 略
rag怎么做的(项目无关),了解大模型训练吗,GPT3和GPT3.5训练上有什么不同,rlhf怎么做,强化学习奖励模型怎么训练的。
推荐算法了解吗,AUC是如何衡量推荐算法好坏的,如何设计一个系统
手撕,堆排序
职业规划

开始泡池子。。。。

update

8月底面完,12月才泡出来,离谱😰
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兄弟,三面完还有四面吗
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发布于 2024-09-11 00:06 河北
佬~请问二面大概问的啥呀
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发布于 2024-08-30 13:03 上海

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今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识,供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识: Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言,熟悉常用的Python 库和工具,如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识,包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解,包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法,并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法,如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作,熟悉 Prompt 设计技巧和要点,能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调( Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理,熟悉数据集的构造、训练、评估等过程,能够独立构建 QA 对,在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG (外挂数据库)🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向,可以结合私有数据(表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可)实现本地问答,且训练成本较低,可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我~
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