鹅厂搜索大模型算法一面 攒人品

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1.结合项目,讲一下RAG的总体流程?
2.用户理解阶段一般会做哪些处理?有何作用?可以做哪些优化?
3.文档问答中,如何构建索引,提升对用户问题的泛化能力?
4.多路检索如何实现?如何合并多路检索的结果,对它们做排序?
5.如何构建重排序模型的微调数据?
6.RoPE相对正弦位置编码有哪些优势?
7.为何使用 RMSNorm代替LayerNorm?
8.RMSNorm与LayerNorm在数学公式上的核心区别是什么?
9.指令微调(Instruct-tuning) 和提示学习(Prompting)的区别是什么?
10.LoRA的工作原理及其优势?
11.为什么在参数高效微调中使用低秩矩阵分解?
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