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奋斗:-)
2021-08-23 12:16
成都大学 前端工程师
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灵魂飘荡的周一
2021-08-23
在牛客打卡56天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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查看12道真题和解析
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03-23 23:42
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“为什么Attention要做成多头,而不是单头就够了”怎么回答
面试里如果被问到“为什么Attention要做成多头,而不是单头就够了”,很多人会先回答一句:“因为多个头可以关注不同子空间的信息。”这个方向并没有错,因为我最一开始学算法的时候,也思考过这个问题,但那会儿搜到的也就是这些原理罢了,但问题在于,这个说法太抽象了。面试官如果继续追问一句“什么叫不同子空间?到底不同在哪”,很多人就接不下去了,反正我到毕业写完论文了都没想过这个点。要把这道题答好,其实需要先回答一个更本质的问题:如果只有一个头,究竟会出什么问题?把这个问题讲透,多头注意力的问题也就解答了。(我的回答建议在文末)一、先别急着讲多头,先看单头的瓶颈到底是什么先从单头注意力开始。假设输入序...
AI面试题目精讲
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03-07 01:24
郑州师范学院 测试工程师
大佬们帮忙看看简历 孩子约不到面😭全是已读不回 要么就是培训机构的套路我知道是个学院本学历不讨好 真想找口饭吃冲什么岗比较合适呢
27届学院本誓死冲击...:
自我评价和校园经历全删了,荣誉经历只留奖学金,项目也全得换都不如外卖
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03-10 17:03
太原科技大学 嵌入式软件开发
26届双非本
我觉得我经历很丰富啊,为什么在西安只有7k😭
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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