百度文心一言Agent大模型面经

问题1:对比主流大模型(如GPT、BERT、T5)在网络结构、核心机制(编码器-解码器结构、层数配置)上的核心差异,并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。

问题2:大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些?请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。

问题3:拆解大模型自能体(Agent)的工作原理,说明其核心组成部分(感知、记忆、规划、学习模块)及在环境交互和任务执行中的作用。

问题4:描述大模型从预训练、微调(指令微调)到推理部署的完整流程,说明每个阶段的核心目标及关键技术。

问题5:在项目中的技术改进动机是什么?遇到了哪些痛点?改进后带来了哪些具体收益?如何量化这些收益?

问题6:什么是大模型幻觉现象?分析其产生原因及业内有效缓解方法。

问题7:大模型生成文本时为何会出现重复内容?列举主流解决方法并分析其他可能原因。

问题8:分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题,并提出创新解决思路。

问题9:若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型,应从哪些方面入手?说明设计决策的原因。

问题10:分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景,指出其优势及可改进之处。
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感觉你这问的很难啊
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发布于 02-13 10:33 江西
大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些咋回答的
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发布于 02-05 22:39 湖南
还得是百度
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发布于 02-05 18:21 北京

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