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算法打工人小旺
01-02 22:28
中山大学 算法工程师
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发布于 01-13 18:05
山东
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02-24 14:21
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官:为什么99%的项目,其实都不适合做微调
2023年,开源模型刚刚多起来的时候,上手AI做的最多的事情就是微调,那会儿我有一张3090,就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了,网上还有很多的教程,教你怎么找数据集、怎么构建数据集,怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调,我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在,很多客户一开始就说:“我们要微调一个自己的模型,网上都这样说的。”然后14B也好,32B也好,拉一堆行业数据往里塞,觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后,我现在的结论很清晰:对大多数做AI应用的团队来说,微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题:为什么不建议微调?到现在网上还有很多新发的教程,一张...
AI面试题目精讲
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02-12 00:16
南京大学 算法工程师
阿里通义实验室二面凉经
一面,简单聊项目内容,没有八股,编程题,一道双指针求167. 两数之和 II, 一道概率题random5生成random3二面,聊项目,没有八股,编程题,pytorch多维数组计算题目,然后不调用api 实现一下torch.sum(dim), 对tensor指定维度求和,代码写出来了,不知道为啥给挂了,估计是方向不匹配
查看6道真题和解析
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03-10 10:00
吉林农业大学 算法工程师
AI-Agent 面试题汇总 - 自然语言处理篇 (NLP)
1. HMM 原理、主要问题、解决方法隐马尔可夫模型(HMM)是一个生成式序列模型,包含隐藏状态和观测序列,通过状态转移概率与发射概率描述序列生成过程。主要任务有三类:概率计算(前向后向)、解码(Viterbi)、学习(Baum-Welch)。主要问题包括独立性假设过强、特征表达能力弱、难以利用长距离上下文。常见改进是使用CRF、BiLSTM-CRF、BERT-CRF等判别式或深度模型。2. fastText 和 word2vec 差异word2vec核心是学习词向量(CBOW/Skip-gram);fastText在词向量基础上引入子词(n-gram)信息,因此对未登录词、拼写变体、低频词更...
AI-Agent面试实战...
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03-03 10:58
门头沟学院 后端工程师
学完微调,终于能答上大模型面试题了
采用"需求分析→技术选型→数据准备→训练执行→效果评估"的全流程框架,从业务需求出发,逐步深入到技术实现、资源配置、风险控制和价值验证的完整微调项目管理链路。
AI面试问题分享
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03-01 11:02
浙江大学 算法工程师
蚂蚁-C++开发-二面 面经
1. 介绍一下你做过的最有挑战性的项目,重点说说系统设计和性能优化。答案要点:项目背景:业务规模、技术挑战、为什么有挑战性系统架构: 整体架构图:模块划分、数据流技术选型:为什么选择这些技术设计模式:使用了哪些设计模式,解决什么问题性能优化: 瓶颈分析:如何定位性能瓶颈优化方案:具体的优化手段和效果量化指标:QPS、延迟、资源占用的改善技术难点: 并发控制、数据一致性、容错处理如何权衡性能、可靠性、可维护性个人成长:技术深度、架构思维、问题解决能力2. 如何设计一个分布式限流系统?需要考虑哪些问题?答案:限流算法:固定窗口:简单但有突刺问题滑动窗口:更平滑,但内存占用大漏桶(Leaky Buc...
C++八股文全集
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