面试官:“智能问答”用到了大模型的哪些能力?

1. 核心基础能力
* 自然语言理解(NLU)与生成(NLG) 功能支撑:准确解析用户输入语义,生成流畅自然的回复。 技术示例:GPT-4、PaLM等通用生成模型,处理开放域对话。
* 上下文理解与长期记忆 功能支撑:跨轮次跟踪对话历史,维持连贯性。 技术方案:扩展上下文窗口(如GPT-4 Turbo支持128k tokens),或通过向量数据库缓存历史对话。

2. 交互进阶能力
* 多轮对话管理(DST与策略控制) 功能支撑:管理对话状态(如预订流程中的时间/地点),动态调整回复策略。 实现方式:模块化架构(如Rasa框架)或端到端学习(如SGD数据集训练)。
* 意图识别与槽位填充 场景应用:任务型对话(如查天气、订餐),精准提取用户需求参数。 技术工具:联合训练BERT+CRF模型,或使用Few-shot Prompting引导大模型。
* 主动澄清与歧义处理 用户体验:对模糊查询(如“帮我订桌”)主动询问时间、人数等细节。 实现逻辑:基于不确定度阈值触发澄清机制,或模型生成追问式回复。

3. 个性化与情感维度
* 用户画像与个性化生成 数据驱动:基于历史交互学习用户偏好(如简洁回复或详细解释)。 技术整合:用户Embedding向量+大模型提示词定制(如“假设用户喜欢科技新闻,请生成回复”)。
* 情感分析与共情回应 场景价值:在客服场景中检测用户情绪(如愤怒),调整回复语气。 技术方案:情感分类模型(如RoBERTa)+ 回复风格控制(如Constitutional AI约束)。

4. 知识与应用扩展
* 检索增强生成(RAG) 功能需求:回答实时信息(如新闻)或专业领域知识(如医疗建议)。 架构设计:Elasticsearch检索 + GPT-4生成,结合引用标注提升可信度。
* 多模态交互 场景拓展:支持图像问答(如识别商品图片)、语音输入输出。
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bg双非本科,方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer,最高年包 40w,中间也有一段在海康的实习经历,还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么,只是想把自己走过的这条路,尽量讲清楚一点,给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候,其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散,有人说一定要懂底层,有人说项目更重要,也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑:1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题,我当时一个都没答案。二、现在回头看,我主要做对了这几件事第一,方向尽早确定,但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向,但具体做哪一块,是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的,而不是一开始就给自己下结论。第二,用项目和竞赛去“证明能力”,而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面,而是确保自己参与的每个项目,都能讲清楚:我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三,尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间,对我触动挺大的。我开始意识到,企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度,以及你能不能把事情说清楚,而不只是会不会某个知识点。第四,把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的,面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好,再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的:1.一开始在底层细节上纠结太久,投入产出比不高2.做过项目,但前期不会总结,导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试,准备不充分就去投这些弯路走过之后,才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非,准备走嵌入式,我觉得有几件事挺重要的:1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚,而不是做完就算3.不要只盯着技术,多关注表达和逻辑很多时候,差的不是能力,而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案,只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲,希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上,希望你能少走一点弯路。
x_y_z1:蹲个后续
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01-04 14:19
已编辑
重庆科技大学 Java
想和你交朋友的秋田犬...:唉 现在acm已经没那么吃香了
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