中国银行山东省分行信息技术岗一面

攻略🌈【大模型评估全攻略】！LLM七大核心评估维度保姆级拆解💯👉🏻预训练→SFT→RLHF→数据集→RAG→Agent→Prompt🔥一、预训练评估评估大型语言模型（LLM）的预训练效果需要从多个维度综合考量，涉及基础语言能力、下游任务表现、知识掌握、推理能力等。🔥二、SFT评估评估大型语言模型（LLM）在监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）后的效果，需要结合任务目标、领域特性和模型能力设计多维度的评估体系。🔥️三、RLHF评估评估大型语言模型（LLM）在通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）后的效果需要从多个维度综合考量，包括生成质量、安全性、对齐性、任务完成度等。🔥四、数据集评估在评估数据集的质量时，可以从以下几个关键方面进行评估：1. 数据多样性2. 数据平衡性3. 数据完整性4. 数据一致性5. 数据与任务的适合性6. 标注准确性🔥五、RAG评估从召回、排序、生成、整体四个维度来评估RAG性能。使用了多种指标，如准确率（Correct）、错误率（Wrong）、失败率（Fail）、BERTScore、ROUGE Score等，以全面评估生成答案的质量。🔥六、Agent评估现如今Agent开发工具/框架不断出现，但如何全面地对Agent进行评估却很困难，本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。🔥七、Prompt评估评估Prompt的好坏需要一个全面和多维度的方法，结合自动评估指标、人工评估和用户反馈等多种手段。选择合适的评估方法和技术，能够有效提升Prompt的质量和生成效果，进而提高模型的整体性能和应用体验。通过不断优化和改进Prompt设计，可以实现更自然、更准确、更有效的自然语言。

今天聊聊面试官眼中的校招简历中的 C++项目吧，希望对各位学弟学妹有帮助。1. 简历中如何介绍自己的项目？从面试官的角度来说，我们也是从学生时代过来的，对于大多数学生做的项目的水平都心知肚明。对于应届生，近两年对项目经验也开始有要求了，但是基础知识部分依然是面试官考察的重点；倘若某位同学在简历中描述了自己的项目，那么面试的时候，面试官会结合项目的内容考察一下。为了让大家可以感同身受，我截取了两份真实应届生求职 C++ 岗位的简历中项目描述，你可以自己先想一想，如果在简历中这样描述项目，面试时可能会被问到哪些问题。1.1 A 同学的项目看到 A 同学的项目描述了，我在实际面试中问了该同学以下问题...

美本美硕找工作的第一个offer，回国三天内就开始红杉培训硬件开发，base 东莞，17*15 要接吗，要是接了不去会怎么样    

面试的是识货APP的商品库后端开发。自己转Golang两个月，仓促学习准备前去面试，笔试过了，技术面挂了，随意说下经验。面试总长15min，这个面试长度面试完就明显感觉自己没希望了。刚开始五分钟是聊天，自我介绍以及询问为什么现在大模型这么火自己却想做后端之类的问题。专业问题问了两个：第一个是Golang中接口延迟调用如何用编程实现；第二个是如何处理CPU过载和内存泄露。听到这两个问题明显慌了，自己真的不太会，但是有一个大致思路，自己第一个说的通过time和goroutine来编程balabala…第二个说的是pprof相关，大概也就靠边。答完明显感觉面试官不太满意。最后就是问了不了解Redis和消息队列Kafka，然后是简历项目拷打，最后问了一下对公司有没有什么问题就结束了。人生第一次面试，也尽力准备了。想要进有些规模的企业还是有距离，只能继续好好学好好准备吧。