美团大模型推荐算法一面-实习面经
1.项目中BM25原理是什么,相对于TF-IDF 改进在哪里,公式是什么?
2.这里为什么要做混合检索,Sparse 检索和 Dense 检索的原理是什么,相似度度量C是什么?
3.Reranker模型如何构造数据微调
4.讲一下 Query 改写的创新点,有没有读过相关的论文。
5.GRPO 损失函数是什么,这个公式每一部分的作用是什么,为什么要这样设计
6.如何优化大模型的训练和推理效率?
7.使用的 Embedding 模型结构是什么?输出向量维度是多少?
8.训练过程中 Transformer 更新哪些参数?
9.手撕:一道合并去重数组,lc 上没有。
2.这里为什么要做混合检索,Sparse 检索和 Dense 检索的原理是什么,相似度度量C是什么?
3.Reranker模型如何构造数据微调
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6.如何优化大模型的训练和推理效率?
7.使用的 Embedding 模型结构是什么?输出向量维度是多少?
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9.手撕:一道合并去重数组,lc 上没有。
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