之江实验室

大模型算法实习生一面、二面面经

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20 条问法 · 17 道题

本篇目录

#发面经攒人品# 一面
1.自我介绍
2.手撕Transformer多头注意力模块
3.手撕LayerNormalization
4.论文介绍
5.项目介绍
6.对论文的背景、方法等细节进行提问
7.介绍下Qwen3模型
8.如何将大模型的上下文长度从32k外推到128k
9.介绍下GRPO,DAPO对GRPO进行了哪些改进
10.反问:部门业务和实习生能涉及哪些业务

二面
1.自我介绍
2.论文介绍
3.项目介绍
4.对于一些场景下的仅有少量微调指令数据集,你是如何利用大模型来扩充它们的,如何保证它们生成的指令数据的质量能比较好
5.了解预训练过程吗,讲讲大模型常用的预训练流程
6.在RAG中,如何提取PDF页面中的表格数据并存储到向量数据库中,表格存在跨页的情况应该怎么处理
7.如果用户query设计到表格数据内容,怎样能够保证RAG能够精确检索到表格信息,检索完成之后应该如何给LLM来生成响应
8.讲讲大模型数据预处理过程中的数据生成和增强,有哪些数据生成和增强的方法
9.反问:实习生能否做后训练相关工作,算力是否充足

本篇目录
  1. 01
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
    对于一些场景下的仅有少量微调指令数据集,你是如何利用大模型来扩充它们的,如何保证它们生成的指令数据的质量能比较好
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    在RAG中,如何提取PDF页面中的表格数据并存储到向量数据库中,表格存在跨页的情况应该怎么处理
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  18. 18
    如果用户query设计到表格数据内容,怎样能够保证RAG能够精确检索到表格信息,检索完成之后应该如何给LLM来生成响应
  19. 19
    讲讲大模型数据预处理过程中的数据生成和增强,有哪些数据生成和增强的方法
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