大模型 AIGC 算法二面面经
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本篇目录
1.项目拷打为主
2.大模型反思验证怎么做的
3.为什么用大模型ocr,是否考虑使用传统的ocr方案
4.你了解哪些基座模型
5.你大模型应对的场景,是否有什么固有的缺陷
6.是否有对badcase做归类
7.是否有针对某一类badcase做专门优化,怎么做的
8.你们做的这个业务,目标群体是哪些
9.Grpo相比于其他强化学习的优势在哪
10.奖励稀疏问题怎么解决
11.AIGC是文生图还是图生图
12.AIGC的反思验证怎么做的
13.绘图具体怎么做的,绘图目标是什么
14.绘图很大程度上依赖模型能力,万一模型对指令理解有问题怎么办
15.绘图的“美感”是怎么体现的
16.讲讲你这里的query改写
17.场景题:不同的用户有不同的绘图偏好,你怎么设计系统以增大项目的普适性
18.对于学术界中,AIGC图像质量相关的内容是否有了解
本篇目录
当前问题0118
- 01
项目拷打为主
- 02
大模型反思验证怎么做的
- 03
为什么用大模型ocr,是否考虑使用传统的ocr方案
- 04
你了解哪些基座模型
- 05
你大模型应对的场景,是否有什么固有的缺陷
- 06
是否有对badcase做归类
- 07
是否有针对某一类badcase做专门优化,怎么做的
- 08
你们做的这个业务,目标群体是哪些
- 09
Grpo相比于其他强化学习的优势在哪
- 10
奖励稀疏问题怎么解决
- 11
AIGC是文生图还是图生图
- 12
AIGC的反思验证怎么做的
- 13
绘图具体怎么做的,绘图目标是什么
- 14
绘图很大程度上依赖模型能力,万一模型对指令理解有问题怎么办
- 15
绘图的“美感”是怎么体现的
- 16
讲讲你这里的query改写
- 17
不同的用户有不同的绘图偏好,你怎么设计系统以增大项目的普适性
- 18
对于学术界中,AIGC图像质量相关的内容是否有了解
