这次是某家公司的一个电话面试，问的过程还比较简单直接。

问：我们在大模型开源项目的应用上遇到了什么困难？

这个。。有两个困难，一个是RAG的优化，一开始RAG是比较慢的，而且召回率不高；

后来使用了HyQE的方法，针对一段文本，提出一个问题和它对应，以补充的问题来建立文档索引。当用户提问的时候，直接在数据库里寻找相似问题，这样检索效率高而且召回率高。

第二个是语音识别识别错误的问题；把识别语音和转写文字的特征一起输入到神经网络里，这样可以提高识别准确度。（或者多几个候选词）

然后问到了我以前在一家人工智能公司的工作经验，问到了其中的内容审核项目。

这个项目的创新点在哪里？过拟合的情况？

主要是从网上爬取文本数据，然后给公开的审核接口先过一遍，然后训练过程中遇到的难样本，重新标注再训练。

正负样本不均匀的问题：实际场景，正样本远少于负样本，用了针对样本不平衡的loss比如dice loss，weighted ce等，然后多种loss采用加权和的方式进行融合（问题：有没有其他融合的方式呢？辅助loss？）。

过拟合？主要是看在测试集上的loss表现吧。

还提到了分词的问题；但是这个是不可避免的，这种词要衡量一个边界条件，要不要使用关键词检索规则还是经过bert模型判断。

对将来发展的规划？大模型应该怎么应用？

反问环节：

大模型的应用主要是面向to C还是to b的？都有，客服这种是to C的

训练的数据和算力准备的怎么样？数据以文本数据为主，算力似乎不太够，只有t级别的显卡？比较寒酸了，有a10显卡吗

什么指标比较看重？避免大模型幻觉。