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offer插秧机
2023-11-16 12:15
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
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1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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03-04 07:14
门头沟学院 C++
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这种要去吗?
黑皮白袜臭脚体育生:
老板:都给工作机会了还想要工资,哪来这么多好事
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04-02 14:53
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小黑盒春招面经
一直想发的,但因为一面面了 1h47min 让我整理面经就整理了好几天小黑盒面试官有个特点,你要是没回答到他的点上,他就会打断你,会一直深挖整个面试压力爆大,过程中大脑宕机重启宕机重启一面自我介绍介绍下 GMP 是什么东西?如果在早期的 GM 模型中,我们直接给每个 M 分配一个本地队列和上下文资源,不也能解决全局锁冲突的问题吗?为什么非得在 G 和 M 之间,再凭空造出一个 P 的抽象层呢?M 没法窃取吗?为什么非要 P?如果 M 阻塞掉,P 会怎么处理?怎么动态知道 M 会阻塞,并提前退回 P?M 被解绑后,它还有 P 吗?新接手的 M 是哪来的?如果所有的 M 都进行了系统调用,程序会停...
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二面是创始人级别的,而且每次必问两数之和
面试时最害怕被问到的问题
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