度小满 NLP算法实习 一面面经

不想面了，这段时间面的鼠鼠心态爆炸，看到佬们大厂实习拿到手软而鼠鼠接连受挫，心情比较难崩，这几天又因为出国开一个破会议耽误几天，短信电话全收不到，淘天的笔试都做不了，难顶；鼠鼠想过几天尽快润去实习沉淀一段时间，希望佬们帮我选一下实习offer😭目前的offer：1.京东物流，智能客服方向，北京2.小米，大模型预训练方向，武汉3.vivo，代码大模型方向，北京4.度小满，拟人化大模型方向，北京还有个oppo多模态大模型之前oc完这几天hr失联了，服了😡顺便总结一下鼠鼠的失败经验：1.简历不要投的太晚，最好是实习招聘一开就投，hc数量有限，越往后hc越少，像我投美团、腾讯这些大厂投的太晚了，四月初才投，腾讯的笔试直接就错过了2.好多厂的官网感觉投递都没用，一些中厂投了完全没消息，建议可以在某B开头的软件上多投一投，我觉得那个相对管用，好多面试都是在那上面约到的3.尽量早点开始刷题，鼠鼠题刷的太晚了，手撕贼弱，遇到有的大厂手撕题直接寄了😭 #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#  #软件开发2024笔面经#

京东 投递2023-09-12 NLP算法工程师 春招刷新了一下 （春招）一面2024-03-28 大概30分钟。纯聊天。 面试官上来就说，主要就考察两个方面吧。一个是讲一下你做的最多的项目，另一个是讲一下你对大模型的理解。 讲了一下项目三。（中间有一些问题）（面试官评价：“我觉得你这个还挺好的，算是一个算法问题”） 讲了一下大模型方面的东西。（面试官：我们这边主要都是用QWen比较多。RAG贼好用。调模型，还不如换模型。只要模型参数量上去，效果蹭蹭涨） 了解DeepFM吗？（不了解） 了解XGBoost吗？（了解，但原理不深入。）面试官：了解那玩意干啥，你用过吗？（用过。...

全程50分钟，不过其中有十几分钟面试官去打电话了😭这次面试官应该是个主管1.自我介绍2.让我挑一个跟大模型更相关的项目介绍，我介绍一个做rag的项目，然后介绍完问了各种问题，到微调的时候他问我lora微调的原理，到缓解幻觉的时候他问我对比解码的细节；感觉他对我的项目不是很感兴趣，可能看着像玩具项目😭3.介绍另一个项目，我的是一个论文项目，我简单整体介绍了一下，然后他对共情提出了一些问题4.反问，问部门业务，好像问到他感兴趣的地方了，他介绍了半天业务😂通义灵码、通义听悟介绍了个遍，笑死了5.问到岗时间啥的，直接祖传话术通义一面完竟然能约二面真是个奇迹，我一面面的巨烂无比，这次要不是kpi面的话那得是有多缺人😂这次应该是个主管，不太懂技术，没算法题也没八股，主要是业务方面的；这次是在我现在实习的公司面试的，面的时候有种NTR的感觉（？）———————————————————更新，两天后约了hr面———————————————————hr面了50分钟（？），比我面过的很多技术面还难顶，服了 #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#  #软件开发2024笔面经#

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG 有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性...