天津 网站建设公司,wordpress小程序音频插件,天津网站排名方案,科技型中小企业服务平台官网入口节前#xff0c;我们组织了一场算法岗技术面试讨论会#xff0c;邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学#xff0c;针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集在这…节前我们组织了一场算法岗技术面试讨论会邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集在这里《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布 今天我们分享合集中一个同学的面试题希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流面经学习可以文末加入我们。
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问题2、讲一下 LLAMA 的 layer norm。
RMS Norm是一般LayerNorm的一种变体可以在梯度下降时令损失更加平滑与layerNorm相比RMS Norm的主要区别在于去掉了减去均值的部分(re-centering)只保留方差部分(re-scaling)。
问题3、讲一下 LLAMA 的激活函数。
SwiGLU激活 ReLU替换成了SwiGLU。SwiGLU是一种激活函数它是Gated Linear Units (GLU)的一种变体使用Swish函数代替sigmoid函数。它可以提高transformer模型的性能比ReLU或GELU激活函数更好。SwiGLU的优点是它可以动态地调整信息流的门控程度根据输入的不同而变化。ReLU的缺点是它会导致神经元死亡即输出为零的情况。GELU的缺点是它比ReLU更复杂计算量更大。
问题4、详细介绍一下 Transformer 的结构。
Transformer 的结构主要包括 Encoder由多层自注意力机制模块和全连接前馈神经网络组成用于将输入序列编码成隐藏表示。 Decoder由多层自注意力机制模块、编码器-解码器注意力机制模块和全连接前馈神经网络组成用于生成目标序列。
问题5、为什么计算注意力 QK 分数要除以维度开根号为什么不能直接除以维度
在计算注意力 QKQuery-Key分数时除以维度的开根号是为了控制注意力分布的范围使得注意力值的大小相对稳定更加适应不同维度的输入。如果直接除以维度可能会导致梯度过大或过小的情况影响模型的训练效果。
问题6、讲一下对位置嵌入的了解。
位置嵌入是 Transformer 中用于引入序列位置信息的一种方式。它通过学习得到的位置编码向量将位置信息嵌入到输入序列的表示中使得模型能够区分不同位置的单词或标记。
问题7、讲一下 tokenizer 的分词方法有那些 基于规则的分词根据语言的特点和规则进行分词如中文的逐字分词或者英文的空格分词。 基于词典的分词利用预先构建好的词典将输入文本切分成词语或者子词。 子词切分将词汇表中的单词进行进一步切分得到更加细粒度的子词如 Byte Pair EncodingBPE或者WordPiece。
问题8、Leetcode岛屿数量。
def numIslands(grid):def dfs(grid, i, j):if i 0 or i len(grid) or j 0 or j len(grid[0]) or grid[i][j] 0:returngrid[i][j] 0dfs(grid, i 1, j)dfs(grid, i - 1, j)dfs(grid, i, j 1)dfs(grid, i, j - 1)if not grid:return 0count 0for i in range(len(grid)):for j in range(len(grid[0])):if grid[i][j] 1:count 1dfs(grid, i, j)return count用通俗易懂方式讲解系列
用通俗易懂的方式讲解自然语言处理初学者指南附1000页的PPT讲解用通俗易懂的方式讲解1.6万字全面掌握 BERT用通俗易懂的方式讲解NLP 这样学习才是正确路线用通俗易懂的方式讲解28张图全解深度学习知识用通俗易懂的方式讲解不用再找了这就是 NLP 方向最全面试题库用通俗易懂的方式讲解实体关系抽取入门教程用通俗易懂的方式讲解灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer用通俗易懂的方式讲解图解 Transformer 架构用通俗易懂的方式讲解大模型算法面经指南附答案用通俗易懂的方式讲解十分钟部署清华 ChatGLM-6B实测效果超预期用通俗易懂的方式讲解内容讲解代码案例轻松掌握大模型应用框架 LangChain用通俗易懂的方式讲解如何用大语言模型构建一个知识问答系统用通俗易懂的方式讲解最全的大模型 RAG 技术概览用通俗易懂的方式讲解利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引构建一个RAG应用程序用通俗易懂的方式讲解使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA用通俗易懂的方式讲解面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)被考倒了。。。。。用通俗易懂的方式讲解NLP 算法实习岗对我后续找工作太重要了。用通俗易懂的方式讲解理想汽车大模型算法工程师面试被问的瑟瑟发抖。。。。用通俗易懂的方式讲解基于 Langchain-Chatchat我搭建了一个本地知识库问答系统用通俗易懂的方式讲解面试字节大模型算法岗(实习)用通俗易懂的方式讲解大模型算法岗(含实习)最走心的总结用通俗易懂的方式讲解大模型微调方法汇总
