蚂蚁-NLP算法面经

部门：AI Force
10.21 一面
1、讲项目
2、检索器怎么训练的？
3、召回不准有什么方法提升召回率？
4、reranker有什么方法？
5、检索器和reranker的得分太相近，不可靠如何解决？
6、怎么解决模型输出有害的问题？
7、如何设计损失函数让两个分布尽可能的远？
8、决策树有哪些？
9、简单说一下GBDT的算法原理
10、HMM大概是怎么样的
11、口述编辑距离算法
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10.24  二面
1、项目
2、你的CoT是一步的推理吗？
3、ToT如何选取推理路径？
4、如果query和document字面上很相似，但实际上不一样，应该怎么避免召回？
5、我看你的项目基本都是pipeline的搭建，你有什么微调经验吗？
6、你怎么确定数据配比呢？
7、上采样和下采样是什么？
8、蒙特卡洛树搜索（MCTS）了解过吗？
9、微调出现灾难性遗忘怎么办？
10、rnn和Transformer的区别
11、你觉得mamba有可能取代Transformer吗
12、你会java和c++吗？
13、传统机器学习学过吗？
14、天池的比赛参加过吗？
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10.28 hr面
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10.30 三面
主要问实习
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没发意向，现在还在泡池子