阿里淘天AI Agent二面面经分享

继续来分享下之前的面经~
1.介绍RAG项目,整体架构和实现思路
2.RAG中的检索模块召回错误结果时,你会如何处理?
3.RAG出现漏召的情况,你会如何优化检索模块?
4.如何评估RAG系统的效果?有哪些评估指标?
5.解释LoRA高效参数微调的原理,为什么要用低秩分解?
6.DPO训练中模型输出变长是什么原因?如何解决?
7.大模型出现复读机现象的原因是什么?有哪些解决方法?
8.SFT微调后模型的通用能力出现遗忘,你会如何处理?
9.Wide&Deep模型的原理是什么?Wide部分和Deep部分分别解决什么问题?
10.DIN模型相比传统推荐模型有什么改进?
11.L1正则和L2正则的区别是什么?从数学角度解释为什么L1能产生稀疏性?
12.SQL:统计每个商家的评论数并去重
13.手撕代码:编辑距离
全部评论
强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 今天 07:37 广东
这个ai优化还是ai应用开发岗位呀
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发布于 昨天 02:52 湖南
考虑我司不 欢迎联系
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发布于 昨天 10:56 上海

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想踩缝纫机的小师弟练...:不理解你们这些人,要放记录就把对方公司名字放出来啊。不然怎么网暴他们
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