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幾
2024-10-08 21:00
携程_移动安全研发
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786431943319
门头沟学院 安全工程师
ida 启动
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发布于 2024-10-08 22:48
陕西
牛丫丫丫
四川大学 Java
macbook pro同款电脑
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发布于 2024-11-01 23:47
天津
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03-17 08:17
吉林农业大学 算法工程师
商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切,为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检,而是按切分后的片段检。如果切得太长,一个 chunk 里会混入很多无关信息,虽然语义覆盖大,但相似度不一定集中,模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短,单个 chunk 虽然很纯,但上下文不完整,容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档,可以按标题、段落、语义边界切;如果是 FAQ 或问答对,本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap,避免一个关键信息...
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03-16 10:34
门头沟学院 Java
虎牙直播秋招二面面经 35min
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03-04 18:48
北京体育大学 测试工程师
现在这个时代 前端的要求已经进化成这样了吗
难道前端真的已经不行了?
饿魔:
这还是前端吗
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03-04 09:01
门头沟学院 Java
26学院本春招
牛友们,都说春招对于我们这种学院本会更友好,为什么boss上都是直接回复不合适,连简历都没机会发出去,牛友们能看看这个简历有什么问题吗。
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03-14 09:57
吉林农业大学 算法工程师
度小满 大模型开发 一面
1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型,但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构,在预训练时主要做 MLM,也就是随机遮盖一部分 token,让模型根据上下文去恢复被遮掉的词,因此它更适合理解类任务,比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构,在预训练时做 next token prediction,也就是根据前面的 token 预测下一个 token,因此它更适合生成...
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