平安科技nlp一面面经

1. 项目相关 数据集来源 怎么标注 标注的坐标是什么2. yolo从1开始介绍3. 了解降维算法吗 pca介绍4. 了解聚类算法吗 kmeans 密度聚类5. 说一下knn和随机森林6. 混淆矩阵7. 激活函数 说几个8. 手撕knn9. 为什么选择llama2而不是其他的 怎么对比的10. llama2遇到了什么问题 怎么解决11. llama2有哪些参数 输入长度怎么设置的12. 模型输入很长怎么办 推理的时候和训练的时候13. lora和全量精调的对比14. gpt了解吗15. bert了解吗16. 说一下gpt从1-4的区别17. 用过claude3吗18. 为什么月之暗面的输入长度能这么长知道吗手撕knn没写出来 之后说了个思路 求求求求求二面

各位应届光学佬都去哪了，咱就是说现在还有公司可投吗

25届双非想找实习#简历辅导##如何写一份好简历#

首先申明，这次面试官也很温柔，甚至感觉有点i呢，但面试过程略显尴尬，对st不做更多评价。面试时间55分钟，没有写代码。面了一趟下来很多很多问题都忘了，因为不熟…回忆版面试题如下：1. 不用开摄像头。2. 自我介绍（开始前提示是算法岗，别介绍太多开发工作）3. 开始介绍他们的工作内容4. 我反问：你跟一面面试官不是一个组吗？ 面试官答：你已经一面过了吗？（开始反应过来莫名其妙被不明来历的一面拷打，面试内容可见前几天的面经）下面是正式面试过程问的问题太碎了太碎了，而且面试官也在想要怎么问^ - ^5. 项目经历问了很久，面试官是做多模态的，对llm不是很懂（我也不知道怎么进这个组的面试了）6. 问题集中在diffusionc model，stylegan，因为项目用了这个，他问为什么用stylegan，这么老的模型，问了些细节，真回忆不起来了。7. unet，resnet，clip都问了一下…主要是都没回答好。8. lora具体是怎么实现的，一般训哪些参数？9. p-tuning v1/2问了下细节10. llama的loss函数11. 用没用过DDP和deepspeed，有什么区别12. 多分类任务如果发现都分到了一个label，怎么排查原因，怎么解决，数据不均匀怎么办，不改数据集pytorch代码怎么改？13. 常见的位置编码知道哪些？图像怎么处理？超过长度怎么办？padding？截断？14. transformer结构讲一下15. 给你text讲一下转成embedding的流程16. clip的位置编码，好像问了怎么外推17. 有没有自己实现过dataload？…其他的想不起来了就这样吧自由提问1. 组里后面的工作计划，面试官好像也不太清楚2. 想篇research，组里有实习生纯research，有一半一半的3. 问我对这个工作感不感兴趣，因为不完全是llm4. 他们之前只用过llama2，又说现在换了个更好的，但是没想起来是啥，也只是微调了一下5. 没啥想问的，确实没很大兴趣。