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、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、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
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今天我整理了一份来自北大小伙伴的大模型面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们星球。
大家好，我是来自北京大学，专业为计算机，很高兴社群邀请我进行面试分享，这次面的是工程院 bing 团队的 LLM 应用组，问的问题量不大，有一些比较开放性的问题比较有意思。今天分享给大家：
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自我介绍 两面都有
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主要会根据项目做一些介绍，这个一面久，二面短一些。
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一面问了 transformer 结构
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有没有做过大模型之外的 NLP 相关的内容（简单讲了讲）
二面的开放性问题
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做 rag 应用的时候， 如果幻觉问题严重怎么办？比如已经给了很多 rag 召回的内容了，但是还是错误很多，尤其是一些时间数字类的信息，很容易不准确。
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接着上面，那你觉得这种数据集怎么构造呢？ 检索的内容和问题很好弄，但是答案怎么获取方便？
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我想通过加噪声的方式提高模型的鲁棒性， 你觉得这个噪声应该怎么加好？ 或者说怎么确定加在 token 的什么位置，加什么 token？
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如果我做 rag 召回的相关内容里，会有人恶意注入了一些错误的信息， 你觉得会影响大模型的生成内容吗？怎么避免？
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接着上面的回答， 我们的输入长度有限制，不能无限加召回的内容怎么办？
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其他的不记得了，就是感觉现在面试很喜欢问一些开放性问题。
代码题
一面 编辑距离， 二面是一个有序数组左边平移一定位置后的数组，找到一个 target 的下标。都不算难。
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