📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

推荐系统里粗排和精排打分一致率越高越好吗结论：粗排和精排打分一致率并非越高越好，需要综合多方面因素权衡。以下是具体分析：1. 一致性高的优势▶️提升链路效率：粗排与精排目标一致时，能更精准地筛选出精排认可的优质候选，减少精排计算压力，提高推荐链路的整体效率。▶️减少信息损耗：高一致率意味着粗排能更好地传递用户偏好信息，使精排在有限候选中更准确地排序，降低因粗排筛选导致的优质候选丢失风险。2. 一致性过高的潜在问题⭕长尾商品覆盖不足：精排可能过度依赖头部热门商品，而粗排若完全对齐精排，会忽略长尾商品的潜在价值。例如，某些小众但符合用户兴趣的商品可能因精排未充分关注而在粗排阶段被排除。⭕样本选择偏差（SSB）风险：若仅追求一致性，可能加剧样本选择偏差。粗排训练样本若仅基于精排曝光空间，会忽略未曝光但可能有价值的商品，导致模型对长尾或新商品的泛化能力下降。⭕模型灵活性受限：粗排需兼顾召回结果的多样性和精排的精准性。若过度追求一致性，粗排可能失去对召回结果的独立筛选能力，无法有效平衡不同召回路的差异。3. 合理的一致性策略✔️适度对齐目标：粗排应学习精排的排序逻辑，但需保留一定独立性。例如，通过知识蒸馏、样本扩充等技术，让粗排在精排基础上优化长尾商品排序。✔️多目标优化：引入多目标建模，如同时考虑点击率（CTR）、转化率（CVR）等指标，避免单一追求与精排的一致性。👑动态评估与调整：通过离线评估指标（如全域HitRate、NDCG等）和在线AB测试，实时监测粗排与精排的协同效果，动态调整一致性目标。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

全参数微调（ Full Fine - tuning )最少需要80-120GB显存（混合精度训练）.实际工程配置：4-8张A10080GB或类似规格参数高效微调（ PEFT ，如 LoRA )单卡即可，24-48GB显存推荐硬件：单张A10040GB或 RTX 4090显存占用详细拆解（核心）

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

如何利用多模态大模型进行淘宝商品理解?利用多模态大模型进行淘宝商品理解，可从以下几个关键方向入手：1️⃣多模态数据融合· 整合图文信息：结合商品标题、描述文本与商品图片、详情页图片等，通过多模态大模型提取跨模态特征。例如，分析图片中的商品外观、尺寸、材质等视觉信息，与文本描述中的功能、用途等语义信息相互印证，提升对商品的全面理解。· 利用用户行为数据：融合用户的搜索历史、浏览记录、购买行为等多模态数据，构建用户兴趣画像，辅助商品推荐和理解。例如，根据用户近期搜索的关键词和浏览的商品图片，推测其潜在需求，为个性化推荐提供依据。2️⃣任务定制化训练· 尺寸识别与推理：针对商品尺寸信息提取，设计专门的训练任务。通过标注数据，训练模型从商品图片、SKU文本中准确识别尺寸，并推理复杂场景下的尺寸关系（如组合商品的总尺寸）。例如，模型需理解图片中标注的局部尺寸与整体商品的关系，结合文本描述进行合理推断。· 属性提取与分类：训练模型自动提取商品的属性信息，如颜色、款式、材质等，并进行分类和归一化处理。利用多模态数据（如图片中的颜色特征与文本中的颜色描述）提高属性提取的准确性，为商品搜索和筛选提供更精细的标签。3️⃣强化学习优化· 奖励机制设计：基于任务目标设计奖励函数，引导模型优化输出。例如，在尺寸识别任务中，以准确识别的尺寸作为正向奖励，错误识别或遗漏作为负向奖励，通过强化学习不断调整模型参数，提高任务性能。· 人机协同优化：结合人工标注的高质量数据和模型自动生成的数据，进行混合训练。人工标注数据确保关键信息的准确性，模型生成的数据扩大训练规模，两者协同提升模型的泛化能力和鲁棒性。4️⃣应用场景拓展· 智能搜索与推荐：利用多模态大模型理解用户搜索意图，结合商品的多模态特征，实现更精准的搜索结果排序和个性化推荐。例如，用户输入模糊的搜索词时，模型可通过分析商品图片和文本描述，推荐符合用户潜在需求的商品。· 商品描述生成与优化：根据商品的多模态信息，自动生成简洁、准确的商品描述，辅助商家优化商品信息展示。同时，模型可检测描述中的错误或不完整信息，提供修改建议。通过以上方法，多模态大模型能够更全面、准确地理解淘宝商品，提升用户体验和平台的运营效率。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

26校招|淘天搜推算法面经📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

今天老师整理了多模态大模型学习路线和参考资料，供初学者入门了解和实践。✅多模态LLM大模型算法学习路径1.VIT->CLIP-＞BLIP系列 ->LLaVA->miniGPT4->InternVL->Qwen2-VL2.主流模型架构，单模态LLM，MM-LLMs，开源项目应用，github/huggingface✅入门系列1、学习以LLM为认知基础的MM-LLM2、熟悉python、transformers、pytorch、llama_factory等深度学习框架3、对CV和NLP有一定了解，熟悉图片切分patch和文本token方法✅进阶系列1、高级机器学习算法，关注BERT、GPT的深度研究2、多模态学习，这里主要学习如何结合不同类型数据（如文本，图像，声音）的深度学习模型。✅项目应用实践1、SFT微调：图文对数据语义理解、多模态QA对话微调2、多模态RAG知识库问答：VLM文档解析、张量检索、LLM生成3、Agent智能体：workflow定义、模态tools构建、function call模型训练✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

✅一面和二面🌟一面，问项目+八股1h二面，主要问项目+业务理解1h1.项目（背景+亮点+负责的内容+面对问题怎么解决+为啥用这个技术解决+训练数据量+gpu数量和训练时长+业务人员组成）2.现在主流大模型架构有什么变化？3.grpo的改进方法有哪些？了解gspo吗？4.transformer结构介绍？5.hrbp业务理解题：你觉得实习项目中某个点有什么更好的实现方式？这样做优缺点是啥？6.deepseek r1有的什么注意力优化？7.有了解什么kv优化方法吗？8.code：手撕mha，进一步问在哪加masked矩阵。✅三面🌟三面，高管30min+hr总监10min1.问项目，关注项目背景，我在这个项目当中是什么角色做了什么内容，然后根据这个项目提出一些挺偏技术上的一些质疑。2.围绕项目中的dapo提问，所以他问我dapo我有什么改进。3.怎么看待幻觉？产生原因，如何缓解？4.职业规划，回答业务理解产品这个点 。5.HR围绕工作经历提问，询问对意向工作的期待？更想做偏研发类，还是说偏业务类。6.反问：晋升机制。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

在多模态对齐任务中，Q-Former和MLP是两种不同的技术方案，它们各有特点和适用场景。1.结构类型:Q-Former是轻量Transformer(跨模态交互器)；MLP是全连接层（特征投影器）。2.参数量:Q-Former约188M；MLP仅投影层参数。3.训练复杂度:Q-Former是两阶段预训练+多任务优化；MLP是两阶段端到端微调。4.跨模态交互:Q-Former是显式（ITC/ITM/ITG任务动态对齐）；MLP是隐式（依赖LLM自注意力机制）。4.信息保留:Q-Former是有损压缩（过滤非文本相关特征）；MLP是近似无损（保留原始网格特征）。5.计算效率:Q-Former低（需多次跨模态计算）；MLP高（仅单次线性变换）。6.典型应用:Q-Former应用于需强对齐的检索/匹配任务；MLP应用于开放式对话/生成任务（如图像描述）。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。