大模型推荐算法二面面经

1.实习经历考察 2.agent，rag小八股考察 3.数据清洗步骤 4.MedicalGPT项目考察：数据集处理， 5.lora原理 6.SFT有可能出现什么问题 7.训练过程中的问题 8.混合精度，梯度累积 9.为什么强化学习grpo后模型更好 10.PPO和GRPO对比 11.奖励函数设计，怎么优化 12.transformer的decoder架构 13.为什么除根号dk 14.HSTU和transformer不一样的地方 15.HSTU中哪些改变是最重要的 16.AI工具的使用与探讨 17.反问环节 📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。