面试官:如何构建大模型产品数据飞轮?

一、明确数据飞轮的核心要素
1. 数据供给闭环:用户使用产品→生成行为数据→优化模型→提升用户体验→吸引更多用户。
2. 关键指标对齐:需定义数据质量(多样性、代表性)、模型效果(准确率、响应速度)、业务指标(用户留存、付费率)的关联性。

二、构建数据飞轮的4个阶段

阶段1:冷启动设计
- 策略:
- 使用开源数据+合成数据+少量人工标注,快速搭建最小可用模型(MVP)。
- 产品化设计:在用户界面嵌入反馈入口(如“点赞/踩”、错误报告),主动引导用户标注低置信度结果。
- 案例参考:ChatGPT初期基于人类反馈强化学习(RLHF),通过用户对回答的排序选择优化模型。

阶段2:数据采集与治理
- 数据来源:
- 显式反馈:用户评分、标注错误、偏好选择。
- 隐式反馈:停留时长、点击热图、会话中断率。
- 治理关键:
- 去噪与标注:自动化清洗(如去重、过滤恶意数据)+ 众包/专家复核关键样本。
- 数据分布监控:避免长尾问题,通过主动学习(Active Learning)补充稀缺场景数据。

阶段3:模型迭代与效果验证
- 快速迭代机制:
- 建立自动化训练管道(如Airflow调度),支持小步快跑式微调(如每周更新)。
- A/B测试:新旧模型分桶对比,验证指标提升是否显著(如任务完成率提升5%)。
- 成本控制:
- 动态采样策略:仅对高价值数据(如用户高频提问领域)全量训练,其余部分采样。

阶段4:闭环反馈强化
- 用户感知优化:
- 实时展示模型进步(如“根据您的反馈,该功能准确率提升20%”),增强用户参与感。
- 设计激励体系(如积分、特权)鼓励用户反馈。
- 长期价值挖掘:
- 分析数据飞轮带来的边际成本下降(如单位训练数据带来的收益递增)。

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2025-12-24 15:25
已编辑
门头沟学院 前端工程师
是腾讯的csig腾讯云,前天晚上九点突然打电话约面,激动的通宵学了一晚上,第二天状态很差改了今天(以后再也不通宵学习了)感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写+场景,无八股无项目无算法,打击真的很大,全是在面试官提醒的情况下完成的,自己技术方面真的还是有待提高,实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样,很注重编码能力和解决问题的能力,然而我这两个方面都很薄弱,面试官人很好很耐心的等我写完题目,遇到瓶颈也会提醒我,写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动,到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦,如果能去实习还是很开心,但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问:在链接里见过什么部分?用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行,返回 Promise,这个任务可能会失败,请实现 retry 方法,返回新方法,可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数,默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释,用到泛型第四题:在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现(应该就是 message 这个组件)怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来
不知道怎么取名字_:技术这个东西,太杂了,而且要下功夫的
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