腾讯实习 大模型算法 一面面经

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1.介绍一下你的实习经历和主要工作内容。
2.在微调大模型时,你使用过哪些框架?它们的优缺点分别是什么?
3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的?它在多模态任务中的应用有哪些优势?
4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么?对模型训练稳定性和性能有何影响?
5.在生成式大模型中,为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构?
6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案,包括语义解析和意图识别的关键技术。
7.针对 Transformer 模型推理过程,你会采用哪些优化手段?
8.请阐述RAG的核心原理,并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。
9.vLLM 框架的核心优化原理是什么?其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计?
10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。
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没手撕环节吗
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发布于 昨天 11:28 广东

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刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
哪些公司开暑期实习了?
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