百度文心一言Agent大模型面经

问题1:对比主流大模型(如GPT、BERT、T5)在网络结构、核心机制(编码器-解码器结构、层数配置)上的核心差异,并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。

问题2:大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些?请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。

问题3:拆解大模型自能体(Agent)的工作原理,说明其核心组成部分(感知、记忆、规划、学习模块)及在环境交互和任务执行中的作用。

问题4:描述大模型从预训练、微调(指令微调)到推理部署的完整流程,说明每个阶段的核心目标及关键技术。

问题5:在项目中的技术改进动机是什么?遇到了哪些痛点?改进后带来了哪些具体收益?如何量化这些收益?

问题6:什么是大模型幻觉现象?分析其产生原因及业内有效缓解方法。

问题7:大模型生成文本时为何会出现重复内容?列举主流解决方法并分析其他可能原因。

问题8:分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题,并提出创新解决思路。

问题9:若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型,应从哪些方面入手?说明设计决策的原因。

问题10:分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景,指出其优势及可改进之处。
全部评论
感觉你这问的很难啊
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发布于 02-13 10:33 江西
大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些咋回答的
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发布于 02-05 22:39 湖南
还得是百度
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发布于 02-05 18:21 北京

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问题 1. 看一下你的 AI 基础。介绍一下 transformer 基本原理?解释一下注意力机制?解释一下什么是扩散模型?2. 讲一下你对 agent 和 Workflow 的理解3. 你知道 lovart 吗?你认为他是 agent 还是 Workflow?你怎么判断的?4. 目前这种产品二次编辑能力很差,让你来设计这个二次编辑功能你会怎么做?subject agent 的设计思维考察(意图、环境、function)5. 聊点业务上的,目前广告产品已经有很多工具能力,生成素材、投放等工具,目前我们有两个策略:A-all in one ,B 让做多个产品。你支持什么策略?为什么?6. 好在你的理解上,以广告素材生成为例,我们不只做工具,如何证明这个功能/产品的商业价值?工具生成的内容 reward 如何衡量?7. 好的,想象一个场景。我们希望打造一个产品,用户做广告不再是过去哪个先建广告组、做素材、定目标···而是交给 agent,用户只需要输入商品和基本信息,其他交给 agent 去做。那在这个过程中,main agent 发出指令,subject agent 执行。如果 subject agent 认为需要再做一个素材,这个过程应该如何流转?这个关系你会如何思考设计?(有点小难)8. 你未来的规划?你的职业方向?反问1. 针对最后一个问题(agent 之间的关系和流程),您是怎么思考的?反馈是一个发散性的问题,看大家对于 agent 的理解规划。主要再看 agent 的需求和环境变量的关系。面试官说如何去看待 main agent 和 subject agent 的专业程度和功能复杂度。2. 您提到的这个 all in one 的产品,是未来的发展目标吗?反馈聊到 agent 再整个商业界的定义,帮助我个人把对于产品的视角从「解决某个具体场景效果」到「解决整个数字商业广告的问题」再到「技术完成新的产业形态」3. 您希望找到什么样的人?
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