小米 AI 大模型面试

1.自我介绍＆项目深挖
2.针对 RAG 项目
3.使用的 Embedding 模型结构是什么？输出向量维度是多少？
4. Transformer 更新哪些参数？
5.如何缓解大模型的幻觉问题？
6.请描述 Transformer 的基本结构，并解释自注意力机制。
7.输入向量的维度是多少？
8.LayerNorm 是对哪个维度做归一化？
9.你了解哪些微调方式？
10.如何优化大模型的训练和推理效率？
11.Prompt Tuning 和 P - Tuning 的区别是什么？
12.如何让大模型处理更长的文本？
13.代码能力考察:请手写反转链表。

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