大模型算法实习生一面、二面面经
完整信息
本篇目录
一面
1. 问实习经历,用的哪个模型产生的数据,训练的哪个模型。
2. 现在模型很多了,怎么去产生数据
3. GRPO和DPO的区别,优劣
4. 用sft+RL和纯用RL哪个效果更好,有没有实际的验证过
下面问了几个场景题,估计是和业务相关
5. 淘宝场景下智能机器人需要和用户、商家进行对话,收集的数据如何去训练reward model
6. 可能会发现某些语句能解决商家和用户的问题,模型就一直产生这几条语句怎么办
二面
1. 介绍论文
2. 介绍实习做的工作(因为是之前做的工作,如果放到现在该怎么去做)
3. deepseek关于奖励的论文看没看过
4. reward hacking是什么,该如何解决
hr面
1. 介绍一下学习方法
2. 如何分配平时的时间
3. 介绍论文和实习(可能hr不太懂,基本上是我单方面的输出)
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本篇目录
当前问题0115
- 01
问实习经历,用的哪个模型产生的数据,训练的哪个模型。
- 02
用的哪个模型产生的数据,训练的哪个模型。
- 03
现在模型很多了,怎么去产生数据
- 04
GRPO和DPO的区别,优劣
- 05
用sft+RL和纯用RL哪个效果更好,有没有实际的验证过
- 06
淘宝场景下智能机器人需要和用户、商家进行对话,收集的数据如何去训练reward model
- 07
可能会发现某些语句能解决商家和用户的问题,模型就一直产生这几条语句怎么办
- 08
介绍论文
- 09
介绍实习做的工作
- 10
如果放到现在该怎么去做
- 11
reward hacking是什么,该如何解决
- 12
介绍一下学习方法
- 13
如何分配平时的时间
- 14
介绍论文和实习
- 15
介绍论文和实习
