算法面经2：nlp和llm，ai教育医疗科大讯飞

#八股# 科大讯飞 NLP (2+1+1) 🚀
主要是以项目为主，
如果项目有论文支撑，直接对着你的论文直接开讲，中间打断提问发散问题, 最后八股拷打。
八股如下包含飞星计划以及秋招正式批：
Lora为什么在工业界这么吃香？原因是什么？
LLM的分布式框架了解过吗？展开讲一下它们的优缺点？
大模型的训练的完整流程是什么样子的？为什么要先经过SFT微调，在RL？
DPO和PPO有什么区别？你更喜欢使用那种？当时浅浅回答了下，喜欢DPO，优点说明下。
DPO的公式给我写一下或者口述一下？当时没写出来🙄
DPO跟对比学习有哪些相同点和不同点？我的项目用了后者
跨模态对齐如何做的，你都了解那些对齐方式？
模型的幻觉问题？以及RAG的好处？如何利用RAG去缓解模型环节？
ROPE给我介绍一下？代码能写下吗?（当时还不会写🙄）
你了解哪些多模态encoder？
没有Leetcode🫡，但对着论文拷打发散问题很难受🤕
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