阿里巴巴(淘天)

大模型 Agent面经

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12 条问法 · 15 道题

本篇目录
  1. Transformer中Attention的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗?
  2. 在Agent多轮对话任务中,你觉得Attention的局限性体现在哪些方面?
  3. 简要介绍一下SFT的核心流程,以及数据集的构建策略,SFT之后常见的Post-Training还有哪些?它们之间的目的有何区别?
  4. 什么是RAG,它是怎么提升生成质量的?与传统检索+模型生成的流程有何不同?如何评估一个RAG系统是否work的?
  5. PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么?DPO训练通常有哪些注意事项?用过GRPO么?
  6. 项目里的Modular Agent,你能讲讲它是如何实现多步规划的吗?
  7. 项目提到了多个工具调用链路,调度策略是如何设计的?是否有异常fallback策略?
  8. Agent评估体系包括哪些维度?如何衡量planning能力 vs hallucination rate?
  9. 项目里微调Qwen,选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的?
  10. Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略?有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式?
  11. 场景题:假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求,系统整体延迟较高,你会如何优化?
  12. 代码:岛屿数量
本篇目录
  1. 01
  2. 02
  3. 03
    简要介绍一下SFT的核心流程,以及数据集的构建策略,SFT之后常见的Post-Training还有哪些?它们之间的目的有何区别?
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
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    场景题:假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求,系统整体延迟较高,你会如何优化?
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