高德推荐算法 日常实习一面 攒人品
发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1.介绍一下推荐算法整个链路
2.mind模型结构
3.mind的损失函数是什么
4.双塔模型怎么算相似度
5.多目标建模有哪些
6.moe结构
7.门控具体如何实现
8.训练时候优化器一般选什么
9.大模型学习率一般设置为多少
10.讲一下beamsearch的过程
11.束搜索可以调节的参数有哪些
12.温度系数怎么影响结果
13.手撕:
一层LLM的伪代码
电话号码的字母组合思路时间复杂度
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2.mind模型结构
3.mind的损失函数是什么
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5.多目标建模有哪些
6.moe结构
7.门控具体如何实现
8.训练时候优化器一般选什么
9.大模型学习率一般设置为多少
10.讲一下beamsearch的过程
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13.手撕:
一层LLM的伪代码
电话号码的字母组合思路时间复杂度
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03-17 15:50
深圳大学 测试工程师 点赞 评论 收藏
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