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大模型算法工程师一面面经
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论文1拷打：
1.怎么判断这个视觉推理问题表现不足是encoder部分的问题还是后面llm推理的问题 追问怎么把图像转化为caption 不会透题吗 测评指标是什么
2.单agent多能力和多agent相比的优劣势
3.不确定性怎么量化的 还了解其他不确定性置信度的量化方法吗 什么原因让你再加入Top k token的分差 并且设置50%的占比计算不确定性 回答是一长串文本的话 哪一部分参与最后的不确定性计算
4.辩论迭代机制怎么做的
论文2拷打:
1.衡量推理能力 怎么想到要这样设计这三个维度的题目
2.怎么提高模型在回答这种问题的正确率 怎么让模型去挖掘这些关联关系
手撕：
二维有序矩阵查找指定值
本篇目录
- 01
怎么判断这个视觉推理问题表现不足是encoder部分的问题还是后面llm推理的问题 追问怎么把图像转化为caption 不会透题吗 测评指标是什么
- 02
单agent多能力和多agent相比的优劣势
- 03
不确定性怎么量化的 还了解其他不确定性置信度的量化方法吗 什么原因让你再加入Top k token的分差 并且设置50%的占比计算不确定性 回答是一长串文本的话 哪一部分参与最后的不确定性计算
- 04
辩论迭代机制怎么做的
- 05
衡量推理能力 怎么想到要这样设计这三个维度的题目
- 06
怎么提高模型在回答这种问题的正确率 怎么让模型去挖掘这些关联关系
- 07
二维有序矩阵查找指定值