大模型推荐算法工程师一面面经
完整信息
本篇目录
1.生成式推荐与传统推荐区别,详细介绍生成式推荐,优势在哪里?
2.transformer怎么和推荐系统融合?几种方式?语义id怎么融入推荐系统?作为辅助信息还是作为自回归生成?
3.生成是推荐放在那个阶段比较好?召回还是精排?
4.生成式推荐和传统推荐混合召回有什么优势?单独作为一个召回通道又会怎样。
5.RQ-VAE详解,VQ-VAE区别。好处是什么?
6.码本坍塌和碰撞。怎么解决?
7.生成式推荐SFT阶段任务介绍。
8.生成式推荐简历函数设计。排序分和命中分。
9.grpo中解码约束。如果grpo只命中了sid前两个token怎么给奖励分。
10.码本碰撞和生成错误商品的评估,cc分。
11.tiger,生成式推荐论文对比,SASRec、TIGER,HSTU,onerec。
12.怎么节省计算量和存储,kvcache,稀疏注意力。
13.怎么降低kvcache空间计算,使用多头注意力?MQA,MoE?
14.生成式推荐系统的评估有哪些,召回率,命中率,排序多少?
15.hit指标和NDCG指标怎么计算。公式手写。
16.快手工作流,agent
17.skill和harness engineer
18.agent工具调用调用
19.推荐算法和高德打车业务结合
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本篇目录
- 01
生成式推荐与传统推荐区别,详细介绍生成式推荐,优势在哪里?
- 02
transformer怎么和推荐系统融合?几种方式?语义id怎么融入推荐系统?作为辅助信息还是作为自回归生成?
- 03
生成是推荐放在那个阶段比较好?召回还是精排?
- 04
生成式推荐和传统推荐混合召回有什么优势?单独作为一个召回通道又会怎样。
- 05
RQ-VAE详解,VQ-VAE区别。好处是什么?
- 06
码本坍塌和碰撞。怎么解决?
- 07
生成式推荐SFT阶段任务介绍。
- 08
生成式推荐简历函数设计。排序分和命中分。
- 09
grpo中解码约束。如果grpo只命中了sid前两个token怎么给奖励分。
- 10
码本碰撞和生成错误商品的评估,cc分。
- 11
tiger,生成式推荐论文对比,SASRec、TIGER,HSTU,onerec。
- 12
怎么节省计算量和存储,kvcache,稀疏注意力。
- 13
怎么降低kvcache空间计算,使用多头注意力?MQA,MoE?
- 14
生成式推荐系统的评估有哪些,召回率,命中率,排序多少?
- 15
hit指标和NDCG指标怎么计算。公式手写。
- 16
skill和harness engineer
- 17
agent工具调用调用
- 18
推荐算法和高德打车业务结合
