LLM算法实习 快手一面 30min

1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1•大模型普遍训练多少 epoch？为什么？2•预训练阶段更应该关注 epoch，还是 token 数？3•为什么现代大模型常说“训练了多少 T tokens”，而不太说“训练了多少轮”？4•训练 token 数和参数规模之间是什么关系？5•你先讲一下 Transformer 的整体结构，为什么 self-attention 能替代 RNN？6•DPO 相比 PPO/RLHF 的优缺点是什么？7•什么是 instruction following？为什么 base model 和 instruct model 体验差这么多？8•SFT 数据要怎么构造？什么样的数据最有效？9•如果 SFT 后通用能力下降了，你怎么分析？

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是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了