蚂蚁多模态大模型算法实习一面

1.项目介绍
2.介绍实习
3.数据集使用的是公开数据集还在有自己构造数据集
4.分别讲-下 Dense 模型和 MoE 模型以及二者的区别
5.讲一下MoE的 路由机制是如何做的
6.训练完验证使用的是什么数据集
7.做这个工作的过程中的难点在哪
8.如何做的 SFTQ
9.介绍一下 PPO
10.讲-下 RAG° 项目
11.分类任务常用的评测指标有哪些
12.讲-下 LORA° 微调的原理
13.A、B 矩阵怎么初始化的
14.LORA 微调秩设置的是多少
15.算法题:三数之和
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Kurumis:整个简历看下来就发现你其实对测试理解还很浅,很多地方都是硬凑上去,项目也是学生课设级别,没什么含金量 首先是学习建议: 1.系统性了解一个真实工程的框架,有利于你后续提升项目含金量,理解测试的逻辑 2.真正去学一下自动化测试和性能测试 再就是简历本身包装问题: 1.投测试的话就不要说自己独立开发自己测,专注描述自己怎么做测试的 2.项目经历太像套话,很容易让人怀疑你到底真的做过没有,比如并发是具体做了多少并发?自动化脚本是怎么跑兼容性和性能测试的?测试用例写了多少条? 3.教务管理系统一听就是数据库课设作业,含金量不高,不过你可以在原项目基础上重构扩展,比如添加docker容器部署MySQL和Redis,添加消息队列和锁机制防止系统扛不住高并发访问,让它真的像个实际工程 4.技能里性能专项测试没有把握不要乱写,就写你会什么工具就行了,做专项性能测试的都是行业大佬,你要写的话一定要有对应的专项性能测试项目 5.可以在简历里附上项目链接,压缩简历内容的同时提升简历真实性
今天你投了哪些公司?
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