😭借楼招大模型算法实习同学,jd:北京文心一言(自然语言处理部),根据业务需求思考数据构建策略,构建SFT、DPO、check_list数据,多机多卡训练SFT、DPO、RL,愿意思考如何从数据角度优化模型效果。 实习3个月以上,一周出勤4天。
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1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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