该面试笔记记录了一名系统工程师在面试过程中的回答，涉及了对特征工程和结构工程的理解和实践经验，特别是“预训练+微调”策略的应用以及目标工程和提示工程在自然语言处理任务中的应用。被面试者积极地表达了他们的想法，并提供了具体的案例来支持他们的观点，显示出他们在深度学习领域的专业知识和实践技能。
岗位： 系统工程师 从业年限： 5年
简介： 具备五年系统工程师经验，擅长特征工程和结构工程，善于运用预训练+微调策略和Prompt Engineering提高模型性能。
问题1：请简要介绍一下您在“特征工程”方面的经验，以及您是如何看待特征工程在深度学习项目中的重要性？
考察目标：了解被面试者在特征工程方面的能力和对特征工程重要性的认识。
回答： 在特征工程方面，我有丰富的经验。特征工程是深度学习中非常重要的一环，它可以帮助我们更好地理解数据，从而提升模型的性能。在我看来，特征工程的关键在于深入了解和掌握领域的知识，这样我们才能在实践中找到最佳的特征。
举个例子，在我参与的一个手写数字识别项目中，我们对数据进行了深刻的挖掘，成功地提取出了一些具有区分度的特征。这些特征原本被其他工程师忽视，但它们却对模型的准确性和性能产生了巨大的影响。通过这些特征，我们的模型在数据集上取得了最先进的性能。
此外，我还认为特征工程不是一成不变的，而是需要随着技术的发展和项目的需求变化而不断调整和更新。这也是我非常期待能在未来的深度学习项目中继续探索和挑战的方向。
问题2：请您谈谈您在“结构工程”方面的研究经验，以及您是如何通过结构工程改善深度学习模型性能的？
考察目标：了解被面试者在结构工程方面的经验和方法，以及在深度学习项目中应用结构工程的能力。
回答： 在结构工程方面，我有丰富的研究经验。例如，在我曾经参与的一个项目中，我们通过改进神经网络的结构，成功地将一个原本性能较差的模型提升到了一个新的水平。具体来说，我们针对这个模型的特点，调整了网络中的层数和连接方式，使得模型能够更好地捕捉到数据中的复杂特征。同时，我们也进行了正则化技术的应用，以防止模型过拟合，进一步提高了模型的泛化能力。
在这个过程中，我不仅运用了我的理论知识，还充分发挥了我较强的实践能力。通过实际的操作和调试，我发现了一些理论研究中没有注意到的问题，并且成功地解决这些问题，从而使模型性能得到了显著提升。
此外，在另一个项目中，我们尝试将一个传统的卷积神经网络（CNN）转化为一个基于Transformer的模型。这是因为在某些任务中，Transformer模型可以更好地捕捉长距离依赖关系，从而取得更好的性能。我们通过对Transformer模型的结构和训练策略进行优化，成功地在一个图像分类任务中取得了比CNN更好的性能。
总的来说，我认为结构工程在深度学习模型性能提升中起着至关重要的作用。通过深入理解模型的结构，我们可以有效地调整和优化模型，使其在各种任务中都能达到更好的表现。
问题3：您能详细介绍一下“预训练+微调”的策略吗？在实际工作中，您是如何应用这种策略的？
考察目标：考察被面试者对“预训练+微调”策略的理解和实践经验。
回答： 首先，我会选择一种合适的预训练模型，如BERT或者GPT，然后在大量无标注数据上进行预训练。在这个过程中，我会使用一些技术手段来提高模型的表现，例如数据增强和模型剪枝。这样做的目的是让模型学习到更广泛的知识，以便在微调阶段更好地适应特定任务。
接下来，我会根据具体任务的需求，进行微调。这通常涉及到 fine-tuning，也就是在已 pre-trained 的基础上，添加一些特定的参数，以便让模型更好地适应任务。具体来说，我会使用任务相关的数据集，将微调的参数投入到模型中，然后再次进行 training。这样做的目的是让模型更好地理解任务的具体需求，从而在微调阶段产生更好的效果。
在我实际的工作经验中，我曾经参与了多个自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译和问答系统等。在这些任务中，我都是采用“预训练+微调”的策略，并且取得了很好的效果。例如，在 text classification 任务中，我使用了 BERT 模型进行预训练，然后在具体任务上进行了微调，最终实现了较高的准确率。
总的来说，“预训练+微调”是一种非常有效的方法，可以帮助我们更好地利用已有的知识，提高模型的表现。而在实际工作中，我们需要根据具体任务的需求，灵活调整预训练和微调的策略，以便达到最佳的效果。
问题4：什么是目标工程？您能举一个例子说明目标工程在自然语言处理任务中的应用吗？
考察目标：了解被面试者对目标工程的理解和在自然语言处理任务中的应用。
回答： 目标工程是一种在特定场景下，根据业务需求和任务目标，对模型进行优化和调整的技术。在自然语言处理任务中，举个例子，我们的目标是让模型能够准确地判断一段文本的情绪是正面还是负面。为了实现这个目标，我们会对模型进行调整，比如增加一些特定的训练数据，或者对模型的结构进行改进，以提高模型的准确性。此外，我们还会使用一些目标工程的技术，如微调和提示工程，来进一步优化模型的表现。
问题5：请您介绍一下Prompt Engineering（提示工程）的概念，以及您是如何在实际工作中应用提示工程提高模型性能的？
考察目标：了解被面试者对Prompt Engineering（提示工程）的认识和实践经验。
回答： 在实际工作中，我应用Prompt Engineering（提示工程）来提高模型性能。首先，我会明确目标，比如在处理文本分类任务时，目标是提高模型的准确性。为了实现这个目标，我会采用提示工程的方法，通过在模型输入中添加适当的提示来指导模型生成更准确的输出。例如，在情感分析任务中，我会使用情感词汇表作为提示，这样可以帮助模型更好地理解输入文本的情感，从而提高准确性。接下来，我会调整模型以适应提示，例如，在进行文本生成任务时，我会调整模型架构以适应提示的存在。最后，我会进行模型训练和评估，通过不断迭代和调整提示，我可以进一步改进模型性能。在我过去的工作经验中，我成功地应用了Prompt Engineering（提示工程）来提高模型性能。通过明确目标、选择合适提示、调整模型以及进行模型训练和评估，我成功地实现了这个目标。我相信这种方法对我未来在系统工程领域的职业发展将非常有帮助。
点评： 这位候选人在面试中展示了他在特征工程和结构工程方面的丰富经验，并对“预训练+微调”策略和目标工程进行了详细的解释。他还清楚地阐述了Prompt Engineering的概念以及在实际工作中的应用。整体来看，这位候选人对深度学习领域的各个方面都有较为深入的了解，具备很高的专业素养。根据面试表现，他很可能通过了这次面试。
