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?
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召回、排序哪个阶段最可能出问题咋回答的
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发布于 01-28 22:36 湖南
接好运
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发布于 2025-12-10 09:59 北京

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