百度风控大模型日常实习一二面经
一面:
1.介绍项目+追问项目一些细节
2.问项目方法具体原理(有没有改变模型结构比如加全连接层)
3.问到你这个方法在没有大模型之前是怎么做的
4.prompt微调怎么平衡recall和precision
5.问机器学习的一些基础概念
6.大模型幻觉问题
7.有没有遇到Agent编造不存在工具的情况怎么解决的
8.大模型有哪些位置编码,ROPE的优势?
9.智力题:两个沙漏计时
二面:
1.项目怎么做的
2.讲一下大模型从头到尾的训练过程
3.SFT怎么进行的有没有用什么加速训练的方法
4.问LORA原理
5.RAG的知识库是怎么构建的,知识库长什么样子
6.RAG的检索是怎么做的
场景题:给了一个业务场景要求设计一个方法去解决(从数据、模型的角度分别讲的)
你怎么理解Agent和Ilm的区别
无手撕
1.介绍项目+追问项目一些细节
2.问项目方法具体原理(有没有改变模型结构比如加全连接层)
3.问到你这个方法在没有大模型之前是怎么做的
4.prompt微调怎么平衡recall和precision
5.问机器学习的一些基础概念
6.大模型幻觉问题
7.有没有遇到Agent编造不存在工具的情况怎么解决的
8.大模型有哪些位置编码,ROPE的优势?
9.智力题:两个沙漏计时
二面:
1.项目怎么做的
2.讲一下大模型从头到尾的训练过程
3.SFT怎么进行的有没有用什么加速训练的方法
4.问LORA原理
5.RAG的知识库是怎么构建的,知识库长什么样子
6.RAG的检索是怎么做的
场景题:给了一个业务场景要求设计一个方法去解决(从数据、模型的角度分别讲的)
你怎么理解Agent和Ilm的区别
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