最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。

不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

总结链接如下：

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

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LLM（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程，以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。

Benchmark

一、Benchmark

什么是基准测试（Benchmark）？评估AI系统或模型性能的一种标准化测试方法。它通过使用预定义的数据集、任务和评估指标，对AI模型在特定任务上的表现进行量化评估，以便比较不同模型之间的性能差异。

1. 标准化评估：提供一套标准化的测试流程和评估指标，确保不同模型之间的比较具有公平性和一致性。

2. 性能比较：帮助研究人员和开发者了解不同AI模型在同一任务上的性能差异，从而选择最适合的模型。

3. 技术进步追踪：通过定期更新基准测试，追踪AI技术随时间的进步和发展。

Benchmark

基准测试（Benchmark）的核心要素是什么？使用公开认可的数据集，定义具体任务，并通过适当的评估指标全面评估AI模型在不同领域的性能。

1. 数据集：使用公开、广泛认可的数据集，这些数据集通常包含多种类型的任务和场景，以全面评估AI模型的性能。

2. 任务：定义一系列具体的任务，如文本分类、图像识别、语音识别等，以测试AI模型在不同领域的应用能力。

3. 评估指标：选择适当的评估指标来衡量AI模型的性能，如准确率、召回率、F1值、延迟、能耗等。

Benchmark

二、NLP的_Benchmark

什么是NLP（自然语言处理）？NLP使用了统计学、机器学习、深度学习等多种技术，通过处理大量的文本数据和语言规则，从而提取出语义、情感、信息等。

NLP

NLP旨在使计算机能够识别、理解、解释和生成人类语言，从而实现与人类进行自然而智能的交互。

• 文本分类：将文本数据自动分类到预定义的类别中。

• 语义理解：理解文本的含义和上下文关系。

• 语言生成：根据输入生成自然语言文本。

• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。

• 语音识别：将人类语音转换为文本。

• 问答系统：回答用户提出的问题。

NLP

自然语言处理（NLP）基准测试：如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等，用于评估AI模型在自然语言理解方面的能力。

1. GLUE（General Language Understanding Evaluation）

GLUE是由纽约大学和斯坦福大学联合发起的自然语言理解基准测试平台，旨在推动研究者对广泛的任务进行深度学习模型的评估和比较。

GLUE

GLUE任务涵盖了词汇水平、句子水平和篇章级别的理解和推理。GLUE包含9个不同的自然语言理解任务，如句子对分类（MRPC）、情感分析（SST-2）、问答一致性评估（QNLI）、同义词替换检测（STS-B）等。

2. SuperGLUE（Super General Language Understanding Evaluation）

SuperGLUE是在GLUE基础上推出的一个更加全面和具有挑战性的评估平台，旨在推动NLP领域的发展。它由纽约大学、华盛顿大学、DeepSeek、艾伦人工智能研究所和Facebook AI Research共同开发。

SuperGLUE包含了一系列新的更困难的语言理解任务，如BoolQ（基于阅读理解的是非题）、CommitmentBank（判断句子与段落信息的一致性）、MultiRC（多选题阅读理解）等。这些任务涵盖了语言理解的不同方面，包括阅读理解、常识推理、代词消歧等。

3. SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）

SQuAD是斯坦福大学于2016年推出的一个阅读理解数据集，用于评估算法从文章中找出问题答案的能力。

• 大规模：数据集包含107,785个问题以及配套的536篇文章，所有文章均选自维基百科。

• 广泛应用：由于其数据量和质量的优势，SQuAD已成为评估阅读理解模型性能的重要基准之一。

SQuAD广泛应用于各种NLP任务中，特别是阅读理解任务。通过在该数据集上的表现，可以评估模型在理解文本、提取关键信息以及生成答案等方面的能力。

三、CV的_Benchmark

什么是CV（计算机视觉）？计算机视觉（Computer Vision, CV）是指计算机利用摄像机、图像传感器等设备获取图像或视频，并通过复杂的算法对这些图像或视频进行处理和分析，以实现对图像或视频中的物体、场景以及其属性的理解和识别的技术领域。

• 图像处理：对图像进行预处理、增强、恢复、变换等操作，以提高图像的质量和可用性。

• 目标检测与识别：能够识别和分类图像中的物体、场景或者特定的图案。例如，面部识别、物体识别等。

• 视频分析：对视频进行分析和处理，包括视频监控、运动检测、人脸识别等。

计算机视觉（CV）基准测试：如ImageNet、COCO等，用于评估AI模型在图像分类、目标检测等任务上的性能。

1. ImageNet

ImageNet是一个由斯坦福大学李飞飞等人创建的大规模图像数据库，它包含了超过1400万张样例图片，这些图片被分为27个大类和超过2万个小类。ImageNet因其庞大的规模和丰富的类别而成为计算机视觉领域的重要资源。

1. 计算机视觉研究和开发：ImageNet提供了一个大规模的图像数据库，可用于训练和评估图像分类、目标检测和图像识别等计算机视觉任务的算法和模型。

2. 模型性能评估：作为一个广泛使用的基准测试数据集，ImageNet可用于评估不同模型在图像分类任务上的性能。通过在ImageNet上进行比较，可以更准确地评估和比较不同模型之间的优劣，并推动模型的改进和发展。

3. 深度学习教育：ImageNet的广泛使用也使得它成为深度学习教育中重要的资源之一。许多教育机构和在线课程使用ImageNet作为实践项目，帮助学生理解和应用深度学习算法，并培养他们在计算机视觉领域的技能。

2. COCO（Microsoft Common Objects in Context）

COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测、分割和字幕数据集。它由微软于2014年出资标注，旨在推动计算机视觉领域在复杂场景下的理解和分析能力。COCO数据集包含超过33万张图片，其中超过20万张图片有详细的标注信息，涵盖了91类目标。

1. 目标检测和图像分割：COCO数据集主要用于评估目标检测和图像分割等任务的性能。它提供了丰富的标注信息，包括目标的边界框、分割掩码等，使得研究人员能够更准确地评估模型在这些任务上的表现。

2. 评估标准IOU指标：目标检测和图像分割的评估标准主要基于IOU（Intersection over Union）指标。IOU表示预测框或分割掩码与真实框或掩码之间的重叠程度，是评估模型性能的重要指标之一。