高德 POI NLP

问的比较基础,有些拷打的挺深。估计还是没论文和竞赛,一面完第二天就挂了
1. 在任务对话系统中,大模型的成本较高,有没有自己微调或者调用接口?哪种合适?
2. Agent是什么概念?编排指的是什么?
3. 大模型中agent的主流框架?
4. 在RAG的知识库构建中,文本是什么格式的?PDF、WORD?设计OCR吗?
5. 有哪些工业界使用的OCR接口?
6. 用大模型做embedding,维度是不是很大?怎么解决?
7. 有哪些语义向量模型,效果比较好?了解BGE吗?
8. 文本匹配时,为什么有些embedding模型效果比较好?(从训练方式的角度考虑)
9. 有哪些向量数据库?
10. 海量向量查找算法有哪些?
11. 向量检索完成后,怎么做召回?
12. 大模型设计的算法有哪些?
13. 主流大模型和Transformer的区别?
14. 旋转位置编码了解吗?它的旋转角度代表什么?
15. RoPE的长度外推是怎么做的?
16. RNSNorm和LayerNorm的区别?公式是什么样的?
17. LayerNorm会引入可学习的参数吗?引入的目的是什么?
18. 大模型的Attention层结构有什么区别?
19. attention层有哪些实现方式?
self-attention、Cross-attention、local-attention

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真是一场酣畅淋漓的八股拷打
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发布于 09-24 11:57 广东

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