10.16 一面1、项目2、如何确保模型输出的置信度可信？3、lora和qlora介绍一下4、训练并行有哪些================10.22 二面主要聊实习和规划================hr面已拒

base深圳，政府业务9.25 一面1、项目2、RAG有哪些模块，展开讲讲3、微调检索模型的时候为什么加入指令？4、bge-reranker有的时候会导致将一些字面相似的文档排在前面，有什么解决方案吗？5、多轮对话怎么训练？6、手撕达到目标值的最短子数组面完后没消息了，官网也看不到流程。

1. tokenizer的作用？为什么bert要用专门的tokenizerBert有自己的tokenizer，是自己训练好的词表，并且在起止位置都加上了特殊符号注意：尽管tokenizer翻译为分词器，但功能并不仅限于分词，还包括映射词表，添加特殊符号，统一长度（padding、截断）2. 相对位置编码的作用？Rope、Abili1）一定程度上实现长度外推性2）能够获取文本位置中的相对关系3. 大模型是怎么训练出来的？decoder ： 预训练SFT：问答微调RLHF：人工排序，对齐人类偏好4. huggingface里面为什么有些方法可以调用，但是不能查看源码实现面向对象、python的动态特性、导入包、本地方法？5. 用户怎么获取大模型的有害信息（安全问题，赛博奶奶）