昨天 00:20 浙江大学 算法工程师
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百度大模型二面 实习面经 55min
感觉整体还是不错的，发一些问题给大家参考，攒人品中～
1.实习介绍
2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统
3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能
4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题
5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法
6.大模型的工具调用怎么实现
7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法
8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的
9.代码:实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法
1.实习介绍
2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统
3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能
4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题
5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法
6.大模型的工具调用怎么实现
7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法
8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的
9.代码:实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法
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