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大模型面试题库 · 第 7 页 · AlgoMooc
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面试题
·
项目与经历
· 美团
信息抽取:规则 vs LLM
#规则引擎
#LLM应用
#成本优化
面试题
·
模型架构
· 海尔
Encoder vs Decoder 核心区别?
#Transformer
#Encoder-Decoder架构
#自注意力机制
面试题
·
模型架构
· 海尔
LayerNorm 如何控制激活尺度?
#Layer Normalization
#梯度稳定
#训练收敛
面试题
·
模型训练
· 得物
LoRA 微调效果差怎么排查?
#LoRA
#参数高效微调
#故障排查
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面试题
·
RLHF与对齐
· 美团
Agent 工具调用奖励设计
#奖励函数设计
#强化学习
#Agent训练
面试题
·
推理优化
· 得物
超长上下文怎么处理?
#长上下文
#位置编码
#稀疏注意力
面试题
·
模型训练
· 得物
LoRA 有哪些局限性?
#LoRA
#参数高效微调
#Adapter
面试题
·
模型训练
· 字节
MSE vs 交叉熵损失怎么选?
#损失函数
#交叉熵
#MSE
面试题
·
模型架构
· 字节
Few-shot 推理为何有效?
#上下文学习
#预训练目标
#隐式梯度下降
面试题
·
模型训练
· 字节
MSE vs Focal Loss 分类怎么选?
#损失函数
#类别不平衡
#Focal Loss
面试题
·
模型架构
· 字节
自回归生成用 token id 还是概率分布?
#自回归生成
#softmax采样
#梯度传播
面试题
·
评估
· 百度
大模型应用怎么保障可靠性?
#数据验证
#输出校验
#反馈闭环
面试题
·
评估
· 百度
自动 vs 人工评价怎么选?
#BLEU
#ROUGE
#BERTScore
面试题
·
模型训练
· 阿里
模型收敛怎么判断?
#模型收敛
#损失曲线
#早停策略
面试题
·
模型训练
· 阿里
SFT 过拟合怎么判断和缓解?
#过拟合识别
#训练监控
#正则化策略
面试题
·
模型训练
· 网易
SFT 后置信度下降怎么办?
#模型校准
#过拟合
#温度缩放
面试题
·
模型训练
· 网易
SFT 后置信度下降原因
#模型校准
#温度缩放
#标签平滑
面试题
·
评估
· 字节
LLM 幻觉与安全风险怎么缓解?
#幻觉检测
#内容安全
#RLHF
面试题
·
推理优化
· 阿里
PyTorch 计算图怎么支持自动微分?
#自动微分
#计算图
#动态图
面试题
·
模型训练
· 安克科技
大模型微调方法怎么选?
#LoRA
#全参数微调
#数据工程
面试题
·
项目与经历
· 百度
大模型 vs 规则引擎怎么选?
#技术选型
#规则引擎
#大模型决策
面试题
·
项目与经历
· 字节
验证集分布:以部署目标为准
#数据划分
#类别不平衡
#分布偏移
面试题
·
项目与经历
· 美团
Coding/GUI/Search 商业化先后
#Agent落地
#代码生成
#GUI自动化
面试题
·
评估
· 字节
判别式转生成式哪种方法更优?
#判别式转生成式
#Prompt工程
#指令微调