字节在职大模型算法工程师带做llm项目面向实习1-2人

自我介绍问实习项目的基本交互情况Redis 本身所有操作是不是都是原子化的？例如 SET, GET, ZADD 等。如果两个客户端同时 SET A=1 和 SET A=2，会不会有非原子化或竞争问题？需要加锁吗？如何保证消息队列（RabbitMQ）在生产和消费时都不丢数据？如果为了提升性能，一次性拉取多条消息（批量消费），如何在使用手动 ACK 的前提下，既保证不丢数据，又能有效处理？手撕，判断包含 (), [], {} 三种括号的字符串是否有效，并且满足嵌套优先级规则（外层优先级 >= 内层优先级，自定义优先级顺序）。不用栈还有什么其他方法？提到可以用递归做。对 LLM 的了解？对 A...

字节一面：上来先笔试1.拷打项目2.MoE3.有没有微调经验，如何微调，介绍原理4.RAG5.AI agent6.functioncall感觉拿我刷kpi了😭也可能是我没大厂实习的原因字节一面寄百度一面：1.拷打项目2.Blip和blip2区别3.clip怎么训练的4.chatglm的创新点是什么5.transformer八股6.拷打项目的sam模型7.笔试：开根数（本人没准备笔试，用的梯度下降，被狠狠羞辱后想起二分）百度一面过快手一面：1.拷打项目2.拷打blip2和clip3.问了下clip 和blip的一些损失函数4.拷打transformer5.多模态如何融合的6.拷打原生大模型7.退火笔试：最小覆盖子串快手一面过百度二面：和一面基本问题差不多，又格外拷打了vit的一些维度问题，和处理问题笔试：三数和百度二面过发了口头offer，经过对比后拒了，all in 快手快手二面：问的情景题：如何做视频相关大模型的应用，然后依旧拷打项目，感觉快手面试官人都不错。笔试：链表删除右节点快手二面过快手hr面：问了问入职时间，和一些基本信息，一共才面了10分钟左右，给我有点慌，不会日常实习给我hr面挂了吧😭😭😭😭。我已经很牛马了😭更新，老铁厂oc了~第一份实习，太难了😭        

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...