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节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
汇总合集:《大模型面试宝典》(2024版) 发布!
最近一位星球成员面试科大讯飞 NLP 算法岗,被疯狂拷打的经历。
今天我把他的面经题整理总结一下,希望可以对大家找工作有帮助,喜欢点赞、收藏、关注。
⾃我介绍
介绍⾃⼰的项⽬
项⽬中数据语料
你怎么评价你⾃⼰构建的数据集的好坏?
chatGLM 和 GPT 模型结构⼀样吗
⼤模型训练⽅式
怎么评价⼈类⾼质量回答的数据集?精⼼处理的数据集作⽤?
强化学习中怎么⽤奖励模型打分?怎么样的分数?奖励模型是怎么得到的?
⽤强化学习的梯度更新是怎么实现的?
什么样的 prompt 是好的 prompt?
Instruct 和 prompt 有什么区别?
现在⼤模型有哪些的缺点
模型幻觉怎么解决?
⼤模型对话和传统的 nlp ⼈机对话⽅案有什么区别
(⼈机对话)你怎么知道⽤⼾输⼊之后,触发⼀些问题
传统⼈机对话中⼀个问题给 K 个回复吗
(⼈机对话)相似度怎么计算;这种度量的模型怎么训练?
命名实体识别遇到嵌套识别该怎么做?
⽂本分类中⼀个⽂本有多个类别的话,该怎么做?
⽂本分类中类别不均衡问题怎么解决?
⼤模型的幻觉怎么评测?
什么是⻓⽂本?⼤模型⻓本⽂怎么做?
你项⽬中⻓⽂本⽤的多⻓?
tokenizer 的步骤
总结:这次面试涵盖了自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)领域的多个关键点,包括个人项目介绍、数据集构建、模型结构、训练方法、强化学习、prompt设计、模型缺点、对话系统、实体识别、文本分类等
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