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Tyleraa
2020-07-18 17:08
门头沟学院 量化分析
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2020-07-18
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 7 道/代码提交 30 次
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
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 ...
AI-Agent面试实战...
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03-05 23:46
已编辑
门头沟学院 测试工程师
学院本找工作怎么这么难啊啊啊
在boss上投简历,沟通和投出去的比例是12:1,是我简历不够好吗,还有什么能优化的地方
热忱于求职:
这还投什么简历,直接实习单位转正啊
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03-24 17:56
已编辑
门头沟学院 Java
求问这种简历找日常实习够吗
最近十分焦虑,本来计划找java岗的,结果现在这个时代,什么都要带上ai,本来就有一大堆java八股文没背,还要仓促的学agent,但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程,让AI输出指令格式,然后程序判断,也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭,唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目,另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭
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03-25 17:03
吉林农业大学 算法工程师
信雅达 AI Agent开发一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座?Transformer 适合做大模型底座,核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理,训练效率低,而且长距离依赖容易衰减;Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系,训练时可以并行处理整段序列,所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么?输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value:注意力计算公式...
AI-Agent面试实战...
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