科大讯飞 nlp实习 20250228

📍面试公司:科大讯飞
👜面试岗位:nlp实习
📖面试问题:
30min
1、自我介绍
2、项目介绍,问了一些细节?
3、指令集怎么构建的?都是自己爬的吗?
4、cot指令集怎么弄得?
5、项目Rag怎么做的,为什么要embeding后rerank?有没有训练自己的embeding模型?
6、为什么使用dpo,不使用其他的强化学习算法?
7、grpo知道吗?
8、lora原理讲一下
9、反问

🙌面试体验:

挺好的,反问和面试官交流了很多,建议我要跟进最新技术,要多去了解,同时既然项目用了rag,对这一块的知识就要深入一些,而不是仅仅用了而已。

部门是搞医疗的

面完就发offer了,但是讯飞的实习待遇也太低了吧

#软件开发笔面经#  #面经#  #算法工程师#   #大模型算法工程师#
全部评论
请教一下这个岗位的实习地点在哪儿
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发布于 03-04 14:40 香港
请问老哥在哪里投递的
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发布于 03-03 03:20 新加坡

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 总时长38分钟老套路,先是进行了自我介绍,3分钟完成。自我介绍完,我主动的问面试官,我要不要对我的主要工作做一个简要的汇报,面试官说可以,于是我便开始照着ppt阿巴阿巴。我发现这是一个很有用的技巧,因为若面试官同意汇报,相当于是把面试官引入了我的节奏,我讲的所有东西都是我亲手做过的,而且这样后,面试官问的问题也会和项目中内容相关,这样就会回答起来非常得心应手。这样就比你什么都不说,然后面试官突然提一个冷门的知识,你在那支支吾吾半天答不上来好太多了。而且,他在这问的问题越多,由于时长原因,后面问的其它问题就会越少。这场面试印象比较深的一个问题的是,PPO相对于其它策略梯度的算法有什么优势?我画图讲解了PPO使用了优势函数,让训练过程更加快速和稳定。然后面试官说,除了优势函数,PPO还有一个技巧来方法网络更新是参数差距过大,没等他说完,我赶紧抢着说,PPO有两种方式来实现更新时参数差距过大,一个是KL散度。。。。。。一个是截断函数。。。。。。通过这两种方式来实现早停。。。。。。讲完ppt后,面试官也没问其它的问题,进入了手撕代码环节。给了两个题目,让二选一。第一题又臭又长,我看都没看完,貌似是让你用python实现某个机器学习过程。第二题就比较简单,给定一个二叉树,让你输出每层节点的最大值,果断选择第二题,并几分钟写完了代码。然后面试官看我写的比较快,又让我用pythorch手动实现一下MLP,当时也没想那么多,就写了一个单层的MLP。最后反问环节,我还是问了老掉牙的问题,进去后主要干什么?是否有人带。现在想想估计面试官听这些也都听腻了吧。下次就问应该提前学些什么或准备些什么吧。
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