全程36分钟1.自我介绍2.拷打第一个项目，我的是一个论文项目，直接共享屏幕开讲，讲完面试官提了几个问题，主要是情绪流建模的必要性、为什么模型不和chatgpt比等3.拷打第二个项目，我的是一个RAG的项目，我先详细讲了一下，然后开始问问题，第一个问了数据集构建的细节，第二个问了假如说想提高模型问答的效果，需要从那几个方面提升？4.场景题，第一个问了对话场景中假如说用户问了一个问题，如何更好的识别用户的意图？第二个问了假如说想构建一个个性可以随意切换的问答系统，该如何设计系统？鼠鼠分别答了自己的理解，面试官又追问了几次5.反问，问了部门做什么业务的，说是跟雷火那边合作，做智能NPC的没有算法题和八股，场景题偏多，更看重自由发挥；总体来说面试官人挺好，但是感觉看着不是很缺人的样子，鼠鼠的一面怕是凶多吉少😭这段时间有点摆，没怎么面，略感生疏了—————————————————-晚上约了二面 #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#  #软件开发2024笔面经#

经历了慌忙的三月四月，终于找到实习艰难入职了，做一下这两个月近10场面试的经历汇总~自我介绍。一般来说这部分中规中矩，按模板来即可，但如果有简历没提到的内容想着重介绍，也可以在这里提一嘴（顺便看看面试官反应，是不是感兴趣深挖简历。这一环节通常是面试重点，也是我们需要准备的关键。通常来讲，面试官依据对口的技术点会以【实习】-【论文】-【竞赛】-【项目】的优先级随机提问，因此简历上涉及的关键词及相关概念一定要能倒背如流（否则容易扣大分八股：介绍一下Transformer讲一下Layer Norm和Batch Norm的区别接触过哪些大模型（chatglm，llama等大模型微调有哪些方法，适用场景...

1. 自我介绍2. 项目，具体模块细节3. 手撕组合总和，且无重复4. 解码策略，比如贪心算法、随机采样等，鼠鼠没答出来 5. T5模型和Bert区别（项目有用T5模型）、self-attention6. 大模型RAG7.  llama具体结构8. RLHF技术9. 微调过大模型吗？讲一讲面试体验蛮好的已oc

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇 魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型 魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在 ModelScope 的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的 LLM 以及对应的创空间应用，方便大家对于 LLM 及其周边生态有更好的整体了解，也欢迎大家贡献更多的模型和创空间，一起玩转 LLM 的世界。 https://modelscope.cn/topic/dfe...