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大模型应用算法实习生二面面经
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本篇目录
项目继续深挖
依然是实习项目，可能会延伸到方案对比、难点、优化空间等。大模型应用与方法
1.对一份数据做分类/识别/检测，用大模型有哪些方法？
2.如何评估AIGC生成的文本？
3.大模型“幻觉”如何缓解？真实性如何评估？
4.RAG过程中索引可以做哪些优化？模型训练与优化
1.KL散度表示什么？
2.反思机制是怎么做的？为什么用反思？
3.PPO中KL散度的作用？手撕代码
实现KMeans
实现一个简单的MLP，从CSV读取数据
本篇目录
当前问题0111
- 01
项目继续深挖
- 02
对一份数据做分类/识别/检测，用大模型有哪些方法？
- 03
如何评估AIGC生成的文本？
- 04
大模型“幻觉”如何缓解？真实性如何评估？
- 05
大模型“幻觉”如何缓解？真实性如何评估？
- 06
RAG过程中索引可以做哪些优化？
- 07
KL散度表示什么？
- 08
反思机制是怎么做的？为什么用反思？
- 09
PPO中KL散度的作用？
- 10
实现KMeans
- 11
实现一个简单的MLP，从CSV读取数据