阿里淘天大模型一面面经

1️⃣切分策略( chunk size / overlap )怎么定的?拍脑袋还是实验出来的?
2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合?
3️⃣重排模型为什么这么选?延迟预算是多少?
4️⃣你说线上提升2.1%,实验分桶方案是什么?
5️⃣显著性怎么验证?样本量怎么算?
6️⃣给一个你最失败的 bad case ,最后怎么定位的?
7️⃣如果今天线上再次复现,你第一步看哪个监控?
8️⃣SFT 数据如何清洗,怎么避免模板味太重?12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题?
9️⃣LoRA rank 为什么这么选?有没有做过 ablation ?
1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗?如何兜底?
1️⃣1️⃣手撕:括号生成,要求讲清楚剪枝逻辑。
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整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.项目拷打2.你做的日志解析分析项目里涉及爬虫,具体是做什么的?你有相关的爬虫经验吗?3.用一两句话说明你的爬虫能力深度,以及处理过的最复杂的问题是什么样的?有处理过登录验证码、APP相关的反爬场景吗?4.你做的意图识别项目,描述一下面临的问题、产品需求,过程中遇到的技术难点以及解决方法。5.普通策略下意图识别准确率已经达到95%,经过优化后达到了多少?具体做了什么工作让准确率提升的?6.举例说明意图识别项目的业务场景,包括用户的提问方式、模型的解答形式,以及意图类别的设计逻辑。7.意图识别模型的类别除了商品查询、21类操作手册查询,还有别的吗?遇到无关问题时,模型会归类到哪一类,如何处理?8.提升的3%准确率,是不是主要通过完善数据集实现的?如果要进一步提升准确率,你的思路是什么?9.这个实习的项目中你是主导还是配合角色?这些优化思路是领导给的还是自己提出的?10.你做过的所有项目里,有哪些是自己主导的、有成就感的事情?11.你做的编程助手项目借鉴的是哪个开源框架?除了这个框架,还有没有对其他开源框架做过选型工作?12.你看过这个开源框架的完整代码吗?你觉得它的本质是什么?有了解过检索增强、总结洞察相关的内容吗?13.除了这个编程助手项目,还有其他比较有成就感的事情吗?14.谈谈你对Transformer架构中注意力机制的理解,以及它的实现方式。15.讲讲Transformer架构中编码器和解码器的处理过程,以及两者的区别。
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虽然岗位JD一般看起来都挺宏大的,但真实的实习日常其实更多是琐碎和重复的工作。这些基础工作,可能也能够帮助新人更好地理解了AI产品的底层逻辑。最近看到很多同学求职都想往AI方向走,今天就来聊聊我的AI产品实习生的日常在干什么,欢迎对照参考模型评测:最容易上手的工作✔ 外部模型评测:每当 OpenAI、Google、字节等头部公司发布新模型,我们团队会安排实习生对这些模型做初步评估✔ 内部模型评测:对自研模型的版本迭代,评测会更细致(比如对特定能力做细粒度拆解)🧠 这部分工作虽然“体力活”居多,但非常适合快速熟悉大模型能力的边界,是入门AI产品的第一课AI产品体验&调研在这项工作里,我们往往要求实习生输出文档/分析表格。我安排调研过的方向有:AI agent相关的产品:如AI搜索的perplexity、秘塔;浏览器产品genspark等等AI陪伴:如星野、猫箱、EVE等,看它们最近的新功能(比如对话记忆、人格设定),还会看用户舆论反馈、App Store/小红书/微博评论等产品调研最后往往要落成一个文档,重点在于:总结共性+提炼启发+对自家产品的参考建议数据标注模型训练需要高质量数据,很多时候你会参与一些小规模的数据标注工作:比如标注用户query的意图分类、判断一段模型生成内容是否符合prompt要求。和算法同学一起协作,有时候也需要你写清楚标注规范、整理excel表格。虽然量不大,但数据质量直接决定了模型效果,所以这其实是很锻炼细心和产品sense的工作。Prompt 工程实践:AI产品核心技能之一现在越来越多AI产品都依赖prompt来驱动智能逻辑,实习生常被分配去写一些具体模块:比如一个AI伴侣产品需要实现“早安问候”,你需要写prompt让模型根据不同用户状态生成不同风格的问候语。写完还需要配合做A/B评测、准备评测集,看不同prompt方案下效果是否稳定、是否可控。总结一下:我的AI实习生们日常大概率会围绕这四件事展开:模型评测 → 产品调研 → 数据标注 → Prompt调优它不像传统产品那样做完整PRD/功能落地,而是更多和模型能力深度绑定。
掌握什么AI技能,会为你...
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