京东四面面经

1.项目介绍2.用的什么模型?介绍一下?3.了解其他的多模态大模型吗?介绍一下?4.介绍-下transformer的结构?5.介绍-下multihead-attention?6. multihead-attention为什么要切分?为什么要做成多头的?7.你觉得多头注意力能提高计算效率吗?结合公式推导一下?(矩阵计算)8.不能提高计算效率，详细讲讲为什么?9.multihead-attention现在有一些优化，现在主流的优化都有哪些方向，每个方向下有什么优化方法?10.为什么你们用xx模型?算力多少?数据量多少?11.介绍-下deepspeed的关键配置参数，及其含义?12.介绍一下vm的训练阶段有哪些?训练阶段的任务是什么?13.你提到了正负样本不均衡，你觉得正负样本不平衡对模型性能有什么影响吗?有什么方法缓解?14.acc、precision、f1-score指标概念，样本不均衡对指标的影响?

一面 1.项目介绍2.讲讲你对 transformer 的了解3.有哪些常用的解码策略，topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4.意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7. 你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8.做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10.deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12.说-下 vm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13.对比学习了解吗，讲一下14.代码题:实现rand5到rand7

1.你的智能数据分析平台的具体工作流程是怎样的？你是怎么使用AI接口的？2.你的Prompt如何调优，如果AI大模型返回的结果不太对，如何调优？如何保证AI生成的结果准确？3.你们测试的时候结果误差大概是多少？4.为什么选择星火大模型，而不是选择其他的AI大模型？5.你还知道那些大模型？6.你用到了Disruptor的无锁队列，它的底层如何实现？7.在你的平台下为什么要使用Disruptor无锁队列？8.图库平台的调研做过吗？市面上有哪些图库平台？9.你的图库平台相对于市面上的平台的独特性有什么？10.以文搜图，以图搜图，以色搜图怎么实现的？11.问你一些关于AI大模型的东西，你了解过transform的架构是什么样子的吗？12.多头自注意力机制是 Transformer 的核心组件之一，为什么要选择多头？它有什么好处？13.与大模型进行交互需要输入token，常见的编码方式有哪些？14.与大模型交互并进行训练时，怎么解决生成内容重复的问题？15.现在主流的大模型的组成部分有了解吗？16.大模型中Agent的组成部分？17.Agent完成浏览网站和下载文件任务的一般流程都有什么？18.大模型的RAG主要用来解决什么问题？19.你使用RAG给大模型一个输入，系统是怎样的工作流程？20.MCP知道吗？讲解一下？21.八股：常见的Java线程池的参数？22.线程池的工作流程？23.AQS知道吗？他的底层原理讲一下？24.类的加载过程？手撕：重排链表假设你有一个单向链表L，其首节点被标为"head"，这个链表代表了小美的工作任务流程:Lo >L → .. > Ln-1 >Ln你需要对其进行重新组织，以达到以下新的工作任务流程Lo≥ Ln ≥ L, → Ln-1 ≥ L₂ > Ln-2 →请注意，这里不能只修改节点任务的内容，而是需要实际地进行节点任务的交换。

今日学习： 1、力扣刷题2、考试背诵完了，今天还是没有看深度学习和八股