互联网/IT行业面试题更新 2026-08-05
在准备开源项目的SFT数据时，如果遇到难题模型全部答错，应如何应对？
美团人工智能互联网/IT数据驱动问题拆解风险判断
考察说明
考察对困难样本处理策略和训练数据质量的理解
回答思路
- 说明保留部分困难样本以提升模型鲁棒性
- 讨论如何包装或构造可学习的渐进式困难样本
- 提及清洗错误答案或引入人工标注
- 强调困难样本数量控制与数据平衡
本题附完整参考答案与评分标准
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