阿里巴巴 · 高德
大模型应用算法工程师面经
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本篇目录
发点面经攒攒人品～
1. Query多个一级分类问题解决
2.12 层Bert base参数量（0.1b）
3. 为何不用轻量级大模型reranker模型
4. 推理时batch size
5. dpo训练是同时打压好坏样例的生成概率问题
6. Dpop的全称是什么
7. 拷打项目
8. leetcode 快排
本篇目录
- 01
Query多个一级分类问题解决
- 02
12 层Bert base参数量（0.1b）
- 03
为何不用轻量级大模型reranker模型
- 04
推理时batch size
- 05
dpo训练是同时打压好坏样例的生成概率问题
- 06
Dpop的全称是什么
- 07
leetcode 快排