昨天 03:05 已编辑 发布于浙江
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tengxunyun一面自用
一个项目+八股+代码
八股:
1.gpt和bert在文本表示上的区别，都侧重哪类任务
2.高效微调方法有哪些，介绍lora原理
3.为什么transformers结构比lstm在长程依赖上效果更好
4.微调后模型复读的原因，如何解决
5.区分sft和强化学习，介绍ppo
6.梯度下降是什么
7.如何优化有信息更新的rag，如法律法规rag
8.梯度消失和梯度爆炸是什么，为什么出现，怎么解决(查了一下，发现这个知识点很细)
问了挺多的，其余的不记得了，有大佬可以补充
代码题:带有优先级的括号匹配
一天出结果，一面挂(废废😢)
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