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1.⾃我介绍2.介绍⾃⼰的项⽬3.项⽬中数据语料4.你怎么评价你⾃⼰构建的数据集的好坏?5.chatGLM 和 GPT 模型结构⼀样吗6.⼤模型训练⽅式7.怎么评价⼈类⾼质量回答的数据集?精⼼处理的数据集作⽤?(精⼼处理的数据集只能保证回复还⾏,但不可能只能只对⼀个场景)8.强化学习中怎么⽤奖励模型打分?怎么样的分数?奖励模型是怎么得到的?9.⽤强化学习的梯度更新是怎么实现的?10.什么样的 prompt 是好的 prompt?11.Instruct 和 prompt 有什么区别?12.现在⼤模型有哪些的缺点13.模型幻觉怎么解决?14.⼤模型对话和传统的 nlp ⼈机对话⽅案有什么区别15.(⼈机对话)你怎么知道⽤⼾输⼊之后,触发⼀些问题16.传统⼈机对话中⼀个问题给 K 个回复吗17.(⼈机对话)相似度怎么计算;这种度量的模型怎么训练?18.命名实体识别遇到嵌套识别该怎么做?19.⽂本分类中⼀个⽂本有多个类别的话,该怎么做?20.⽂本分类中类别不均衡问题怎么解决?21.⼤模型的幻觉怎么评测?22.什么是⻓⽂本?⼤模型⻓本⽂怎么做?23.你项⽬中⻓⽂本⽤的多⻓?24.tokenizer的步骤 #算法# #春招# #牛客解忧铺# #牛客在线求职答疑中心# #科大讯飞求职进展汇总#
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璟jjj:
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