快手
NLP 算法实习生面经
完整信息
本篇目录
面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑
1.实习拷打
2.如何选择基座模型？有哪些因素需要权衡？
3.了解市面上有哪些中文的开闭源模型？
4.有哪些微调的方法？怎么判断做全参还是lora
5.有什么东西主要影响微调的效果？数据需要关注哪些点，多样性怎么做权衡，有一些长尾样本要怎么判断应不应该采样？对于prompt应该关注哪些方面？
6.怎么看待llm的复读和幻觉问题，如果微调过程中出现这类问题怎么处理？
7.sft做到什么程度可以做RL？
8.多模态大模型中用什么网络对齐图像和文字的embedding？除了ViT还有什么？
9.手撕：两数之和，三数之和
本篇目录
当前问题0109
- 01
实习拷打
- 02
如何选择基座模型？有哪些因素需要权衡？
- 03
了解市面上有哪些中文的开闭源模型？
- 04
有哪些微调的方法？怎么判断做全参还是lora
- 05
有什么东西主要影响微调的效果？数据需要关注哪些点，多样性怎么做权衡，有一些长尾样本要怎么判断应不应该采样？对于prompt应该关注哪些方面？
- 06
怎么看待llm的复读和幻觉问题，如果微调过程中出现这类问题怎么处理？
- 07
sft做到什么程度可以做RL？
- 08
多模态大模型中用什么网络对齐图像和文字的embedding？除了ViT还有什么？
- 09
两数之和，三数之和