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被挂了,希望发出来对大家有帮助!
1.项目深挖
2.做了哪些优化?
3.数据不均衡的话,对f1 score,acc这些指标有什么影响
4.LoRA的原理。
5.有用过qwen系列的模型吗?
6.你认为decoder only的模型在分类等任务上有可能比encoder only的做得更好吗
7.如果loss下降了,但f1等指标不涨,如何排查和解决?
8.手撕:由01组成的二维矩阵,返回全由1组成的最大正方形的面积
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04-22 15:23
南昌大学 Java
程序员小白条:尽量别纯复制大家都一样的亮点部分,最好还是得有特点可以思考下优化和实验的量化具体效果
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04-01 11:14
已编辑
蚌埠坦克学院 Java
查看18道真题和解析
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04-15 15:48
韶关学院 Java
家人们谁懂啊,刚入门 Agent 的时候我真的踩了无数坑!上来就对着 LangChain 源码死磕,什么多 Agent、Plan-Execute 一顿乱学,结果学了俩月,连个能跑通的小 Agent 都写不出来,纯纯浪费时间…踩坑踩多了才摸出点实在的门道,给想入门的兄弟唠两句,别整那些虚头巴脑的:✅ 先把 Python 基础打牢真不用你搞算法竞赛那套,能写函数、调 API、搞懂异步编程就够了。Agent 本质就是大模型 + 工具调用,Python 是绕不开的基础,先把这个搞定,后面学啥都顺。✅ 搞懂大模型的核心逻辑,别只会当 API 调用工不用你从零训大模型,但至少得明白 LLM 是咋工作的:上下文窗口、Token 限制、Prompt 怎么写才不幻觉,还有最核心的 Tool Calling 到底是啥原理。不然大模型乱调用工具、答非所问的时候,你连 debug 都无从下手。✅ 框架别贪多,先吃透一个LangChain 是入门首选,但别上来就啃所有模块!先从最基础的 Agent 链、工具调用、记忆模块开始,跑通一个「查天气 + 算日期」的小 Agent,再慢慢学复杂的。别什么 LangGraph、AutoGPT 都来一遍,最后啥也只会个皮毛,啥项目都做不出来。✅ 别光看教程,动手写!Agent 这东西,看 100 个教程不如自己跑通一个小项目。从最简单的单 Agent,到复杂的工作流、多 Agent 协作,每一步都自己踩一遍坑,比啥都强。我现在就是边写边学,遇到问题再查资料,进步比死磕教程快 10 倍。最后说句实在的,Agent 赛道现在发展太快了,框架天天更,新技术层出不穷,别想着把所有技术都学完再动手,先跑通一个能用的,再慢慢迭代优化,比啥都强。
想从事Agent应该学习...
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