百度大模型应用算法实习一面

1. 简历深挖
围绕实习项目展开,问得很细,建议把自己做的每个模块的逻辑、贡献、思考都理清楚。

2. 理论基础
1.KL散度和交叉熵的关系?
2.介绍LoRA,和全参SFT怎么选?小模型SFT vs 大模型LoRA效果可能如何?SFT数据集怎么构建?
3.介绍AUC,它表达的是什么?
4.Recall重要的场景下,如果recall很高但precision很低怎么办?
5.Precision和Recall分别是什么?不同场景下如何权衡?哪个更重要?

3. 手撕代码
实现 shuffle 函数(注意洗牌算法的公平性和复杂度)
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我去这是巨佬啊
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发布于 昨天 16:49 浙江

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