Gespräch mit der künftigen Führungskraft
Absagerisiko- Überzeugungskraft
- Schwach
- Struktur
- Schwach
- Passung zur Stelle
- Schwach
- Umgang mit Nachfragen
- Schwach
- Ausdruck und Tempo
- Schwach
- Qualität deiner Rückfragen
- Schwach
Dieses Beispielinterview wurde auf Chinesisch geführt. Dein eigenes Interview und deine Auswertung laufen standardmäßig auf Deutsch.
Die Frage
Bitte erläutern Sie ein aussagekräftiges Ergebnis aus der Modellfeinabstimmung oder Qualitätsoptimierung und die Kennzahlen, mit denen Sie es bewertet haben.
Was der Kandidat gesagt hat · Original, wörtlich
Überzeugungskraft“漏洞检测项目,我们标注了六万多条数据,用Lora微调大模型,把静态分析误报率从65%降到25%。另外结合AST和CFG图结构,做代码审计,多任务指令微调加思维链,内部测试准确率到98%。”Übersetzung
Für das Projekt zur Schwachstellenerkennung haben wir über 60.000 Datensätze annotiert und ein großes Sprachmodell mit LoRA feinabgestimmt. Dadurch sank die Falsch-Positiv-Rate der statischen Analyse von 65 % auf 25 %. Außerdem haben wir AST- und CFG-Graphstrukturen für Code-Audits kombiniert. Mit Multitask-Instruction-Tuning und Chain-of-Thought erreichten wir bei internen Tests eine Genauigkeit von 98 %.
Das Problem
Die genannten Zahlen, insbesondere 98 % Genauigkeit bei Code-Audits, liegen laut dieser Auswertung weit außerhalb realistischer Praxiswerte. Es fehlen Kriterien für den Evaluationsdatensatz, ein Vergleich mit einer Ausgangsmessung und eine Analyse tatsächlicher Fehlerfälle. Die Auswertung sieht darin deutliche Anzeichen für einen geschönten Lebenslauf und eine Aneinanderreihung von Schlagwörtern.
Eine bessere Antwort
Größe des Evaluationsdatensatzes, Aufbau des Benchmarks und Bewertungsmetriken wie Precision, Recall und F1 sachlich benennen. An seltenen Schwachstellen oder Halluzinationen erklären, welche Fehler tatsächlich auftraten und wie sie abgefangen wurden, statt nur eine unrealistisch hohe Genauigkeit zu nennen.
Hinweis: Die gesprochenen Antworten sind synthetisch erzeugtes Testmaterial, keine Aufnahmen einer realen Person. Stelle und beruflicher Werdegang sind Demodaten. Die Kritik stammt vom Sprachmodell und wurde nicht unabhängig überprüft.