快手实习 应用算法大模型 二面

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1．实习拷打
2．深挖项目，针对项目思路不断追问。
3．大模型生成内容如何做去重过滤？
4．如果词表特别大（10w+ token ), Softmax 加速通常有哪些实现？
5．如果要在中文领域做Instruction Tuning ，需要注意哪些数据问题？
6．LoRA 和 Prompt Tuning 有何区别，分别适于什么场景？
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03-17 08:48
吉林农业大学 算法工程师
暖哇科技 大模型开发 二面
1、先做一下自我介绍2、介绍一个你最熟悉的大模型项目3、你在项目里具体做了哪些优化4、如果让你做一个保险知识问答系统，你会怎么设计如果是保险场景，我会把重点放在“依据”和“边界”上。因为用户问的很多问题，比如能不能赔、赔多少、什么情况下免责、等待期怎么算，这些都不是开放式闲聊，不能让模型自由发挥。整体上我会先把知识源整理出来，常见的包括：保单条款FAQ理赔规则产品说明客服知识库内部业务手册然后对这些文档做清洗、切分、去重、打标签和建索引。检索层我会优先考虑混合检索，因为保险场景里很多词比较硬，比如免责、既往症、等待期、受益人、赔付比例这类，单靠语义检索不一定够稳。生成层会尽量限制模型，只让它基...
查看13道真题和解析
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后测速成辅导一两个月...：老板：都给工作机会了还想要工资，哪来这么多好事
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