1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

其实是简历求拷打 各位佬尽情拷打吧

🕐面试时间：35min❓面试问题：一上来就是学习中有什么困难，是怎么解决的。问第一个项目的流程，为什么要用到这个模式redis，caffine，数据库如何保持数据一致性（给了一个场景，100台服务器，热点数据刚好同时过期怎么办，这时候来一大批数据数据库扛不住怎么办）实习过程中的任务，困难。反问 无八股，无手撕