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什么是詞嵌入（Word Embedding）？有哪些常見的詞嵌入方法

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是否使用 Word2Vec 訓練過數據？在這個過程中，如何獲取語料？如何選擇超參數？語料、詞表和維度大小如何確定？怎樣把握訓練時長

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說說 GloVE 技術，怎樣進行訓練？有哪些應用場景？相比 Word2Vec 有哪些優缺點

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什么是注意力機制？它是如何改善 NLP 模型性能的

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請描述 BERT 模型的架構和應用場景

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Word2Vec 有哪些加速方法

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Word2Vec 如何獲取詞向量？如何評估該訓練得到的詞向量的好壞

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CBOW 和 Skip-gram 分別更適合哪些應用場景

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解釋一個 LSTM 單元（LSTM cell）的基本組成，以及它們各自的作用

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解釋 hierarchical softmax 的流程，以及它有什么優點

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LSTM 中，隱藏狀態（hidden state）和單元狀態（cell state）有什么區別

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LSTM 和 GRU 有什么區別

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Word2Vec 到 BERT 有怎樣的改進

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BERT 是如何處理自然語言文本中不常見詞或者罕見詞的

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強化學習解決的是什么樣的問題

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說說強化學習和監督學習的異同點

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說說 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的工作原理

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強化學習中如何得到獎勵模型？怎樣使用獎勵模型打分

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強化學習有一些什么應用場景

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你知道有哪些方法可以求解馬爾科夫決策過程

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你能寫出貝爾曼（bellman）方程嗎

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你知道蒙卡特羅方法嗎

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我們知道 ReLU 函數在 0 處不可導，這對于它在深度學習中的使用有什么影響嗎

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什么是循環神經網絡（RNN）？請描述其特點和局限性

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