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RAG2.0深入解读
RAG 2.0 深入解读 本文从 RAG 2.0 面临的主要挑战和部分关键技术来展开叙事,还包括了 RAG 的技术升级 和关键技术等。 一、Introduction 过去一年可谓是 RAG 元年,检索增强生成技术迅速发展与深刻变革,其创新
2025-09-04
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图解Transformer,一文吃透工作原理
图解 Transformer,一文吃透工作原理 最近发现,大家在大厂面试的时候,会被问到很多 AI 方面的基础知识,所以二哥这里也 收录了一些经典的内容到知识库中,方便大家做个参考。尤其是准备和 AI 相关的面试的 时候,可以利用语雀的 A
2025-09-04
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llm微调面
大模型(LLMs)微调面 1. ? 如果想要在某个模型基础上做全参数微调,究竟需要多少显存? 要确定全参数微调所需的显存量,需要考虑以下几个因素: 1. 模型的大小:模型的大小是指模型参数的
2025-09-04
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目标检测算法复习总结
目录 1.传统目标检测方法................................
2025-09-04
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机器学习面试八股3
31 如果给你一些数据集,你会如何分类(我是分情况答的,从数据的大小,特征,是否有 缺失,分情况分别答的); 根据数据类型选择不同的模型,如 Lr 或者 SVM,决策树。 假如特征维数较多,可以选择 SVM 模型, 如果样本数量较大可以选择
2025-09-04
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机器学习面试八股2
11 面试中的概率问题 概率链接 切比雪夫不等式 最大似然估计: 最大后验概率估计: 所以最大后验概率就是估计 12 各种分布及其期望、方差、分布函数 链接 13 什么是共轭先验分布 14 频率学派和贝叶斯学派的区别 频
2025-09-04
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深度学习面试题
目录 1.神经网络..................
2025-09-04
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大模型八股
大模型面试八股 一 bert 篇 1.transformer 八股文 这一部分包包给出了答案,在你十分清楚 transformer 结构后,可以 加强这些题目来强化对于 transfo
2025-09-04
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机器学习面试八股8
131 栈溢出有哪些情况 1)、局部数组过大。当函数内部的数组过大时,有可能导致堆栈溢出。 2)、递归调用层次太多。递归函数在运行时会执行压栈操作,当压栈次数太多时,也会导 致堆栈溢出。 3)指针或数组越界。这种情况最常见,例如进行字符串拷
2025-09-04
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llm评测面
大模型(LLMs)评测面 1. ? 大模型怎么评测? 大语言模型的评测通常涉及以下几个方面: 1. 语法和流畅度:评估模型生成的文本是否符合语法规则,并且是否流畅自然。 这
2025-09-04
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机器学习面试八股7
111GAN 网络的思想 GAN 用一个生成模型和一个判别模型,判别模型用于判断给定的图片是不是真实的图片,生成 模型自己生成一张图片和想要的图片很像,开始时两个模型都没有训练,然后两个模型一起进 行对抗训练,生成模型产生图片去欺骗判别模型
2025-09-04
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机器学习面试八股5
71 方差偏差的分解公式 链接 sklearn)是针对 Python 编程语言的免费软件机器学习库 [1] 。它具有各种分类,回归和聚 类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k 均值和 DBSCAN, 72 对应时间序列的数据集如何
2025-09-04
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你真懂Transformer吗?
你真懂 Transformer 吗? 我不知道点开这篇内容的球友们; 有多少敢说自己完全学会并理解了 Transformer 模型。 ?懂? ; 反正根据面官要求你; 我敢说 100 个宣称自己学过 Transformer
2025-09-04
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大模型 RAG 检索增强生成面
【大模型(LLMs)RAG 检索增强生成面】 RAG(Retrieval-Augmented Generation)面 1 RAG 基础面 1.1 为什么大模型需要外挂 (向量) 知识库? 如何将外部知识注入大模型,
2025-09-04
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llm进阶面
大模型(LLMs)进阶面 1. LLMs 复读机问题 1. ? 什么是 LLMs 复读机问题? LLMs 复读机问题指的是大型语言模型(LLMs)在生成文本时出现的一种现 象
2025-09-04
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python工程题
目录 1.标准数据类型?..................................
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CV-提纲
2025-09-04
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RAG发展一篇文就入门
RAG 发展一篇文就入门 RAG,全称检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),作为当前 AI 应用中常见 的辅助方法,有效提升了 LLM 输出的准确性和可靠性。但总有人戏言,RAG 不过是“把文 档丢进
2025-09-04
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大模型(LLMs)蒸馏面
大模型蒸馏篇 1. 一、知识蒸馏和无监督样本训练? 2. 二、对知识蒸馏知道多少,有哪些改进用到了? 3. 三、谈一下对模型量化的了解? 4. 四、模型压缩和加速的方法有哪些? 5. 五、你了解的知识蒸馏模型有哪些? 一、
2025-09-04
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大模型(LLMs)推理加速篇
大模型LLMs推理加速篇 1. 当前优化模型最主要技术手段有哪些? 1. 算法层面:蒸馏、量化 2. 软件层面:计算图优化、模型编译 3. 硬件层面:FP8(NVIDIA H系列GPU开始支持FP8,兼有fp16的稳定性和int8的
2025-09-04
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机器学习面试八股6
91VGG 使用 3*3 卷积核的优势是什么? (采用连续的几个 3x3 的卷积核代替 AlexNet 中的较 大卷积核(11x11,7x7,5x5)) 2 个 33 的卷积核串联和 55 的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个
2025-09-04
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大模型校招大厂面试题 阿里大模型算法校招面试题(一) 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 技术问题回答 2
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大模型(LLMs)增量预训练篇 1. 为什么要增量预训练? 2. 进行 增量预训练 需要做哪些准备工作? 3. 增量预训练 所用 训练框架? 4. 增量预训练 训练流程 是怎么样? 5. 增量预训练 一般需要多
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