今天 01:20 昆明理工大学 算法工程师
关注
26校招百度大模型算法二面
1.Prompt是如何生成的，优化目标是什么，任务是什么？
2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法？
3.介绍一下 beam search原理，与直接sample的区别？
4.搜索准确性不高你怎么排查？
5.召回、排序哪个阶段最可能出问题？
6.在简历项目中，你用到Bert，你能不能介绍一下 BERT和GPT的训练方式(预训练任务训练细节)的区别？
7.你在项目中做过哪些相关性优化？有没有量化结果？
8.生成式搜索能否保证 top-1 的准确性？怎么提高？
9.agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的？
10.生成式排序你了解吗？
11.如何构造排序模型训练数据？如何解决正负样本不均？
2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法？
3.介绍一下 beam search原理，与直接sample的区别？
4.搜索准确性不高你怎么排查？
5.召回、排序哪个阶段最可能出问题？
6.在简历项目中，你用到Bert，你能不能介绍一下 BERT和GPT的训练方式(预训练任务训练细节)的区别？
7.你在项目中做过哪些相关性优化？有没有量化结果？
8.生成式搜索能否保证 top-1 的准确性？怎么提高？
9.agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的？
10.生成式排序你了解吗？
11.如何构造排序模型训练数据？如何解决正负样本不均？
全部评论
Magic23
清华附中国际学校（THIS） Java
接好运
相关推荐
点赞 评论 收藏
分享
投递字节跳动等公司7个岗位
