北京农商行面试面经

1. 核心影响因素- 任务类型：- 简单任务（如文本分类）：可能需数百到数千条标注数据。- 复杂任务（如对话生成、阅读理解）：通常需数万条甚至更多数据，尤其需多样性和高质量样本。- 模型规模：- 大参数量模型（如GPT-3、PaLM）可能需更多数据防止过拟合，但通过策略（如参数冻结）可降低需求。- 较小模型（如BERT-base）可能在较少数据下表现良好。核心是数据质量：- 高质量、标注精准、多样化的数据可显著减少需求量。- 低质量数据可能导致模型性能瓶颈，需额外清洗或增补。领域差异：- 若预训练数据与目标领域差异大（如通用→医疗），需更多领域数据调整模型分布。- 训练策略：- 正则化技术（早停、Dropout、数据增强）可缓解小数据过拟合。- 迁移学习技巧（如Adapter、LoRA）可减少可训练参数量，降低数据需求。经验可参考范围- 常规任务（分类/标注）：- 小模型（如BERT）：1k-10k样本。- 大模型（如GPT-3.5）：可能需10k-50k样本（结合领域适配策略）。- 生成任务（对话/摘要）：- 通常需5k-100k+样本，依赖生成质量要求。- 领域适配：- 若领域差异大，需额外增加20%-50%数据量。产品经理的权衡维度- 业务目标：- 若需快速验证MVP，可接受小数据+低精度（如数百样本），后续迭代优化。- 若追求高精度（如医疗、金融场景），需预留足够标注预算。- 资源限制：- 标注成本：若数据获取昂贵，需优先优化数据质量或采用主动学习。- 算力与时间：大数据量需更高训练成本，需权衡ROI。- 替代方案：- Prompt Engineering：用少量样本设计提示词，可能无需微调。- Few-shot Learning：结合模型原生能力减少数据依赖。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#   #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #面试被问期望薪资时该如何回答#  #面试题刺客退退退#  #大家都开始春招面试了吗#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

刚刚写完蚂蚁笔试，直接被标作弊了，原因是因为每次我鼠标悬停或者选取文字就会弹出360 ai助手悬浮窗，然后代码题第一题写着写着莫名奇妙因为切屏被标作弊了，因为每次小助手弹出来都算切屏。#牛客AI配图神器#

好像是亚马逊在中国的唯一代理商电话对面是个小姐姐，声音温柔甜美首先是交流一下英语，用英语介绍你的家乡。对不起，我词汇真的不行，把自己说尴尬了。Linux运行级别硬链接与软链接MBR大小权限管理(chmod)用户态和内核态磁盘扇区最小读写单位

之前双选会线下投了，线上又投了一次，结果不用笔试直接一面，然后挂了。后面给我发了笔试链接，之后又发邮件说不好意思没通过（还没开始笔试）。过段时间又再给我发了笔试链接，我没参加，现在又发了一次。是不是kpi啊，我要不要去试试，又怕根本没机会，只是浪费我时间😭