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18 条问法 · 19 道题

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 📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
本篇目录
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    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?
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