米哈游llm算法实习面经 攒人品

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1* 项目拷打
2* 项目的数据来源是什么?你是如何确定优化目标的?
3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条,是否全通过自动化生成?生成的样本具体是什么样的?举个例子说明一下生成前后的对比
4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢
5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中,是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑?
6* 经过数据清洗后,最终用于SFT的有效数据量是多少?
7* 在做微调时,除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法
8* 你是如何评价微调效果的?测试集的比例是多少?微调前后的准确率分别是多少?原有的模型性能保留了多少?
9* LLM常用的结构是什么?
10* 说一下Transformer 的整体结构
11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么?。
12* 写一下多头注意力机制的数学公式。
13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}?其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响?
14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中,哪些部分是可以并行计算的,哪些不可以?
15* 除了 LoRA,你还了解哪些微调方法?
16* 大模型训练通常使用什么损失函数
17* 在机器学习基础中,二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数?
18* 你了解哪些优化算法
19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些?
全部评论
这个聊的真的多啊
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发布于 03-22 21:48 北京
米哈游感觉面试难啊
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发布于 03-14 14:35 四川
米哈游感觉面试难啊
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发布于 03-13 23:31 北京

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