字节跳动机器学习AILab一面
面试官挺和蔼的，一直在引导我，可惜我不是很争气，这次面试最大的感悟就是，我不知道该回答什么。。
先聊了一会项目然后问问题大概15分钟？
然后问BN和LN区别之类的
讲讲self attention？
然后问题来了，问bert是怎么训练的。
我：什么叫怎么训练的。。。
面试官：就是你是用pre trained的对吧，他这个pre trained是怎么训练的。
我：额。。。用自己数据集训练的？
面试官：。。。可能你nlp用的少，就是他先mask。。。
我立马打断：哦mlm啊，那我懂。然后我们都笑了
面试官：self attention你了解过什么post和pre什么什么我记不清了（查了一下叫pre norm和post norm）
我：额大概什么意思？
面试官：就是你知道selft attention是有resnet的结构的，现在有不同流派一个是加在LN层后一个是加在前面，各有什么优势之类的？
我：额。。。不知道。。。
面试官：你谈到GPT，那什么时候用GPT什么时候用bert？
我：额。。。内心一团雾水这是让我从性能回答吗。。
面试官：哦是这样的模型分为AR和AE，像GPT可以用来生成语句，bert就不太行（哦。。。原来是这个啊。。。）
面试官：你做的时候用过加速吗比如什么多块gpu
我：啊这个做过
面试官：那你是怎么加速的？
我：额。。数据集分割可以放到不同gpu里面，self attention也可以？
面试官：额。。。模型一般不用。。。然后说了两个加速的什么名称（什么gemm？），我没听懂。。问我不是按照这样的来吗？
我：懵逼。。。
面试官：好吧。。。那时间差不多了做个算法题目吧
算法题：你有个词库，然后你回慢慢输入一个单词，要求你每输入一个单词就弹出符合要求的单词。比如你输入m，就弹出mouse,month,math之类的，然后你输入mo就弹出mouse,month，反正这些单词都是词库里的，只用管词库里面的。
反问：现在实习还有hc吗，回答还有的
总结：总共50分钟感觉挺凉的，有的其实知道，但是不知道回答什么，泪目。。。
顺便一提有大佬会的能否帮小弟解答一下部分面试题
问了下别人有人说是Lamb迭代器增加batch数量，加快并行效率，不知道是不是这个。。。实在没了解过一直用的AdamW
更新：
最近几天看并行的相关内容，终于知道并行那一块问的什么了，问的是Ring allreduce。。
更新：
竟然过了。。。神他妈的过了。。。我都没脸面了。。。面试太神奇了，有的公司八股文全答上来了不给过，这真的玄学
再次更新：
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