腾讯测试工程师一面面经

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 项目拷打2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？

字符串模拟题 #include <stdio.h> //对于不容易直接逐行输出的图案，可以采用先在数组中填充构造，再最后一次性输出 char arr[80][80]; int main() { int n; char a, b; while (scanf("%d %c %c", &n, &a, &b) != EOF) { //在二维数组上填充图案 for (int i = 0; i <= n/2; i++) { int j = n - i - 1; int len = n - i * 2; char cur; if (i % 2 =...

⬇️入职这么久就没看过开工红包⬇️原本除夕夜等领导发红来着，居然没法。组长发了红包，抢了5块就结束了⬇️明天就开工了，我还没准备好，呜呜。站票20小时给我累死。高估我的身体状况了

1.29三面，应该是主管面然后+1人很好，很和善30min一直在对我的实习经历进行拷打和深入理解，并且结合测开岗位提问一些有深度的问题1.30显示通过