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二面巨逆天,这面试官很高高在上的感觉
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我直接简历挂,羡慕了
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发布于 2024-08-15 20:24 新加坡
我的还好 笔试题合并数组都没写出来 淦 后面说刷题有点欠缺 再多做点题
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发布于 2024-08-23 12:56 北京
11111111
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发布于 2024-08-15 10:52 浙江

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04-09 17:20
门头沟学院 Java
1.Transformer 中 Attention 的本质是什么?从数学角度解释一下。2.了解Agent吗?把RAG做成Agent有什么好处3. 在 Agent 多轮对话任务中,Attention 的局限性体现在哪些方面?4.介绍 一下SFT 的核心流程以及数据集的构建策略是怎么样的。5. SFT 之后常见的 Post-Training(如 RLHF)还有哪些?它们之间的目的有何区别?5.什么是 RAG?它是怎么提升生成质量的?标准RAG有什么问题与传统“检索 + 模型生成”的流程有何不同?6.如何评估一个RAG系统是否真正 work?有哪些具体的指标或框架?7.PPO和DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么?DPO 训练通常有哪些注意事项?8.是否了解或使用过 GRPO 算法?9. 项目里的 Modular Agent 是如何实现Multi-step Planning的?10. 项目中工具调用的调度策略是如何设计的?是否有异常 fallback策略?11. Agent评估体系包括哪些维度?如何衡量规划能力 vs 幻觉率?12.在微调Qwen 模型时,选择的训练阶段和 Loss 函数是如何决定的?13. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略?有没有尝试过 Prompt 压缩或 Embedding 表示的方式?14. 场景题: 假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求,导致系统整体延迟较高,你会如何进行工程优化?15. 说一下LoRA的原理;LoRA完推理的时候要挂着Adaptor吗?16手撕代码:torch写SFT的loss计算代码(注意shift right
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