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算法打工人阿旺
2025-06-03 22:07
中山大学 算法工程师
发布于山东
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拒绝眼高手低:大模型算法面试避雷指南
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1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答,而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大,适合任务分布和原模型差异比较大的场景,比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候,它更容易学到深层适配;LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景,特别是多任务并行或者多租户配置时,管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移,比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯,LoRA 往往就够了。反过来,如果发现训练后模型虽然会答,但深层行为模式改不动,比如推...
AI-Agent面试实战...
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03-31 18:45
内蒙古财经大学 C++
想找暑期实习,求大佬提点意见
我的求职思考
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02-21 11:21
北京润丰景和科技有限责任公司_CEO
为啥一个hr 回复都没有😭
这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历,结果一个回复都没得,是不是简历有啥问题😭,主要投的都是产品岗,求友友们帮忙看看
坦荡的马来熊在人才库:
点进来,差点眼瞎,不知道看哪
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02-25 13:02
中南大学 C++
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佬们看看这个简历可以冲大厂吗
竹秋拾:
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03-29 23:55
门头沟学院 机器学习
LLM面试题: Transformer
Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点: 自注意力机制原理 输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V 数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V 为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...
查看3道真题和解析
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