节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。
针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。
总结链接如下：
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最近一位星球成员面试科大讯飞 NLP 算法岗，被疯狂拷打。。。
今天我把他的面经题整理总结一下，希望可以对大家找工作有帮助，喜欢点赞、收藏、关注。
⾃我介绍 介绍⾃⼰的项⽬ 项⽬中数据语料 你怎么评价你⾃⼰构建的数据集的好坏？ chatGLM 和 GPT 模型结构⼀样吗 ⼤模型训练⽅式 怎么评价⼈类⾼质量回答的数据集？精⼼处理的数据集作⽤？ 强化学习中怎么⽤奖励模型打分？怎么样的分数？奖励模型是怎么得到的？ ⽤强化学习的梯度更新是怎么实现的？ 什么样的 prompt 是好的 prompt？ Instruct 和 prompt 有什么区别？ 现在⼤模型有哪些的缺点 模型幻觉怎么解决？ ⼤模型对话和传统的 nlp ⼈机对话⽅案有什么区别 （⼈机对话）你怎么知道⽤⼾输⼊之后，触发⼀些问题 传统⼈机对话中⼀个问题给 K 个回复吗 （⼈机对话）相似度怎么计算；这种度量的模型怎么训练？ 命名实体识别遇到嵌套识别该怎么做？ ⽂本分类中⼀个⽂本有多个类别的话，该怎么做？ ⽂本分类中类别不均衡问题怎么解决？ ⼤模型的幻觉怎么评测？ 什么是⻓⽂本？⼤模型⻓本⽂怎么做？ 你项⽬中⻓⽂本⽤的多⻓？ tokenizer 的步骤
总结
这次面试涵盖了自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）相关内容。
涉及多个关键点，包括个人项目、数据集构建、模型结构、训练方法、强化学习、prompt 设计、模型缺点、对话系统、实体识别、文本分类等
技术交流&资料
技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
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通俗易懂讲解大模型系列
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