共计35min
1、自我介绍
2、介绍一下实习?
大模型微调的样本量大概是多少?
详细介绍推荐算法实习的背景和思路?
3、学习经历
本科学过什么课?编程相关的?运筹优化相关的?实验室研究方向是啥?
4、八股
大模型和推荐结合的地方有什么?想做大模型还是推荐?
对推荐系统的哪些地方感兴趣?了不了解召回?有哪些算法?了不了解排序?有哪些算法?介绍一下SENET?用户冷启动怎么做?
推荐系统物品点击率的分布是啥样的?怎么缓解长尾分布的问题?
激活函数的作用?BN和LN的作用?梯度消失和梯度爆炸怎么解决?为什么Sigmoid一般和交叉熵一起用,而不是和MSE一起用?
位置编码的作用?显式的位置编码和训练式的位置编码哪个好?
温度系数?Softmax的温度系数是啥?