美团LLM大模型日常实习一面

1.你们产品里真的用大模型了吗?怎么训的?从0开始还是微调?
2.LoRA 是什么?它的权重是怎么初始化的?为什么有效?
3.你们实验室做过哪些横向项目?有没有处理过文档目录结构解析?
4.多模态场景下,怎么让模型理解图表(比如柱状图、表格)?
5.RAG 你们怎么优化的?chunk size / overlap 怎么设?有没有加 rerank?
6.SFT 阶段用了多少卡?训练时长多久?数据量级是多少?
7.预训练 loss 用的什么?怎么评估模型效果?(我当时答不会…)
8.有了解 Perplexity(PPL)吗?它和 loss 有什么关系?
9.长文档 PDF 处理,你们用了哪些长上下文扩展技术?
10.Vision Encoder 的 loss 怎么设计的?CLIP 之后有哪些新进展?
11.手撕:接雨水(LeetCode 42)
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多模态场景下,怎么让模型理解图表咋回答的
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发布于 01-28 23:53 湖南

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发一下问题给大家参考,攒人品中。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体?它们之间如何交互?2.实习中意图识别模型需要识别多少个意图?3.750B模型用于什么场景?4.实习中Qwen3VL模型是多少B的?用于什么场景?5.在实习中,你主要的贡献是什么?6.检索环节做了哪些优化?7.答案生成环节做了哪些优化?8.是否做了SFT或强化学习相关工作?在哪个环节做的?9.SFT过程中是否对类别标签做了清洗或修正?10.强化学习的样本量是多少?11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些?12.在校项目中,为什么用对话数据来增强数据集?13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗?14.单智能体能否完成相在校项目关工作?为什么要智能体?15.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?16.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能?17.如何理解Long-termMemory的实现方式?18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆,有什么想法?19.Context Window能否储存大量电商交互信息?如何解决存储问题?20.推理时若将大量Memory以Token形式给到大模型,Token长度过长该如何处理?21.强化学习有哪些常用技巧?22.若通过SFT进一步提升模型准确率,常用的手段有哪些?23.SFT的理想数据量是多少?如何确定?24.SFT数据分布一般怎么取?为什么选择该分布而非其他分布?
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