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155 篇面经1309 道面试题

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共 1309 道题

排序:

16237
进阶
1625
缓存单条数据 TTL 如何设计?
软件工程基础Redis 与缓存
方案设计
进阶
16260
SFT 数据中的分类标签如何清洗或修正,怎样验证性能收益?
模型训练与对齐训练数据构建与治理
方案设计
进阶
16261
强化学习训练的样本量如何选择,它怎样影响收敛速度?
模型训练与对齐强化学习与奖励
技术决策
进阶
16262
基础大模型分类不准确时,如何分析案例并选择数据或算法改进?
模型训练与对齐训练数据构建与治理
故障排查
进阶
16268
LoRA 的 alpha 过大或过小时,可能怎样影响训练与模型输出?
模型训练与对齐参数高效微调
原理机制
进阶
16269
如何按项目需要选择 DPO、Reward 设计或其他偏好对齐方法?
模型训练与对齐偏好对齐
技术决策
进阶
16270
是否微调过多模态大模型,具体怎样完成?
模型训练与对齐参数高效微调
经历介绍
—
16271
是否做过 Prompt Engineering 项目,具体完成了什么?
项目与综合面试项目背景、架构与职责
经历介绍
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16272
DPO 训练中遇到过哪些实际卡点,如何定位并处理?
模型训练与对齐偏好对齐
经历介绍
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另有 13 篇多公司合集,可在面经记录中查看。