wordpress 文字编辑,网站建设内部优化,代理网站备案收钱,科技公司主要经营什么节前#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。
今天我分…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。
今天我分享一位小伙伴今年成功找到实习机会面试题整理后分享给大家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加入我们。 自我介绍
今年某985研二本文章主要记录了本小菜研找实习的坎坷历程。
1. 自我介绍
在自我介绍环节我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长展示了自信和沟通能力。
2. 技术问题
2.1 lora的矩阵怎么初始化为什么要初始化为全0
初始化时矩阵 A 随机高斯初始化矩阵 B 初始化为0。之所以要这样初始化的原因是在初始阶段这两个矩阵相乘为0可以保证在初始阶段时只有左边的主干生效。然后 BA 还会乘以一个缩放因子 a/r a 也由我们自己指定。
训练的时候预训练的权重矩阵全部都是冻结的。
2.2 gpt源码past_key_value是干啥的
在GPTGenerative Pre-trained Transformer中past_key_value是用于存储先前层的注意力权重的结构。在进行推理时过去的注意力权重可以被重复使用避免重复计算提高效率。
2.3 gpt onebyone 每一层怎么输入输出
在GPT One-by-One中每一层的输入是上一层的输出。具体而言输入是一个序列的嵌入表示通常是词嵌入并通过自注意力机制和前馈神经网络进行处理得到输出序列的表示。
2.4 模型输出的分布比较稀疏怎么处理
可以采用一些方法来处理模型输出的分布稀疏例如使用softmax函数的温度参数调节来平滑输出分布或者引入正则化技术如Dropout以减少模型对特定类别的过度依赖。
2.5 kl散度的公式和kl散度与交叉熵的区别?
KLKullback-Leibler散度衡量了两个概率分布之间的差异。其公式为
KL散度指的是相对熵KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度越小表示两个分布越接近。也就是说KL散度是不对称的且KL散度的值是非负数。也就是熵和交叉熵的差
2.6 介绍一下 文本embedding方法?
文本嵌入Text Embedding是一种将自然语言文本数据转换为连续向量空间中稠密向量的技术在这个向量空间中语义相似的词或文本片段会拥有相近的向量表示。这种技术是现代自然语言处理NLP中的基石它使得计算机可以理解和处理文本数据并将其应用到诸如分类、聚类、检索、翻译、问答等多种下游任务。
以下是一些常见的文本嵌入方法 Word2Vec 包括CBOWContinuous Bag-of-Words和Skip-gram两种模型由Google在2013年提出。它们通过神经网络学习词语与其上下文之间的关系生成固定长度的词向量。 GloVe GloVeGlobal Vectors for Word Representation由斯坦福大学提出该方法基于全局词频统计信息构建词共现矩阵通过优化目标函数直接学习每个词的向量表示使得词向量的点积近似于它们在语料库中的共现概率。 FastText 由Facebook AI Research开发FastText在Word2Vec的基础上增加了对字符级n-grams的考虑尤其适合处理形态丰富的低资源语言以及未登录词的表示问题。 Paragraph Vector (Doc2Vec) 可以扩展到句子和段落级别除了学习单词向量外还学习一个额外的“文档向量”能够捕获较长文本整体的语义特征。 Transformer-based Embeddings 随着Transformer架构的出现如BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers、GPTGenerative Pretrained Transformer及其后续版本预训练语言模型进一步提升了文本嵌入的质量。这些模型在大量无标签文本上进行自监督训练得到的词嵌入包含了丰富的上下文信息。 ELMo ELMoEmbeddings from Language Models利用双向LSTM的语言模型上下文敏感地计算词向量词的表示取决于其在句子中的具体上下文。 Sentence-BERT (SBERT) 对BERT等Transformer模型进行微调使其可以直接生成句子级别的嵌入特别适用于句子对齐、相似度计算等任务。 通过这些文本嵌入技术原本离散的文本数据得以转化为具有数学性质的向量表达从而可以在机器学习和深度学习算法中更高效地处理和分析。随着技术的发展新的嵌入方法不断涌现且越来越适应大规模多语言和跨模态的应用场景。
2.7 chatgpt的reward model怎么来的三阶段
ChatGPT模型的训练过程中确实涉及到了一个基于人类反馈强化学习Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF的三阶段过程。以下是这个过程的一个概述
预训练Pre-training阶段
在这个阶段GPT模型通过无监督学习的方式在大规模文本数据集上进行训练。该模型的目标是预测下一个词语给定前面的词语序列从而学习语言模型的基本结构和模式。
奖励模型训练Reward Model Training阶段 预训练后的模型会被用于生成大量针对各种提示的回答。 这些生成的回答会由人工标注员进行评估并给出好坏或满意度得分形成一个带有质量评分的数据集。 基于这些人工标注的数据训练一个奖励模型Reward Model该模型可以预测对于任何给定的输入和输出对人类用户可能给予多大的满意程度分数。 通过这种方式奖励模型能够理解并量化哪些类型的回答更符合人类期望的标准。
强化学习微调Fine-tuning with Reinforcement Learning阶段 使用训练好的奖励模型作为指导信号将预训练模型与强化学习算法结合对模型进行微调fine-tuning。 模型现在以强化学习的方式进一步训练目标是在生成响应时最大化来自奖励模型的预期奖励也就是得到更高的满意度分数。 通过迭代优化ChatGPT模型逐渐学会根据上下文生成更加准确、有用且合乎伦理道德的回答。
最终经过这三阶段训练流程ChatGPT不仅具备了强大的语言生成能力还能够更好地理解和适应人类对话的需求提供更为高质量的人工智能交互体验。
3. Leetcode 题
287. 寻找重复数题目内容
给定一个包含 n 1 个整数的数组 nums 其数字都在 [1, n] 范围内包括 1 和 n可知至少存在一个重复的整数。
假设 nums 只有 一个重复的整数 返回 这个重复的数 。
你设计的解决方案必须 不修改 数组 nums 且只用常量级 O(1) 的额外空间。 示例 1 输入nums [1,3,4,2,2]
输出2 示例 2 输入nums [3,1,3,4,2]
输出3
代码实现
class Solution:def findDuplicate1(self, nums: List[int]) - int: 方法一排序法解析包含 n 1 个整数的数组 nums 其数字都在 [1, n] 范围内包括 1 和 n也就是排序之后第一个值不等于 位置索引的 数 为 重复数nums sorted(nums)i 1while i len(nums):if nums[i] nums[i-1]:return nums[i]i i 1def findDuplicate2(self, nums: List[int]) - int: 方法二位运算法nums sorted(nums)i 1while i len(nums):print(nums[i] ^ nums[i-1])if nums[i] ^ nums[i-1]0:return nums[i]i i 1def findDuplicate3(self, nums: List[int]) - int: 方法三快慢指针法解析存在相同值也就表示 快慢指针 会 相遇slow 0fast 0while 1:slow nums[slow]fast nums[nums[fast]]if slowfast:fast 0while 1:if slowfast:return slowslow nums[slow]fast nums[fast]def findDuplicate(self, nums: List[int]) - int:方法四哈希表法dic set()for num in nums:if num not in dic:dic.add(num)else:return num技术交流群
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