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不放弃的小小子
2022-02-16 16:07
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字节跳动-智能创作-音视频架构-机型打分业务招实习生/社招,技术栈主要为c++,负责抖音/tiktok/西瓜等业务的设备性能分级策略,以及相关SDK的架构,感兴趣的可私聊我
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1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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求求大佬们帮忙看看简历,心态已经被磨平了,感觉自己简历问题比较大,但是不知道怎么下手改。马上要春招了,好迷茫。。。
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是我写的代码太烂了吗
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1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么?答:一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层:用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后,先做意图识别和上下文整理,再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后,再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境,还会多一层治理能力,比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别,就是它不是单纯生成文本,而是“模型负责决策,外部系统负责拿真实信息,最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...
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