26届字节大模型实习算法岗面经

二面：40min1、自我介绍2、论文讲解（20min）3、transformer介绍一下4、transductive和inductive learning的区别。GCN和graphsage在message 传递上的原理。4、手撕：二叉树的右视图 三面：1h1、自我介绍2、字节实习拷打3、代码题：升序数组求平方数不同的个数4、闲聊：base，新人培养，为什么离职，项目code:给定一个升序数组，元素有重复的，对每个元素算一下平方后得到的新数组，新数组中不相同的元素共有多少个。

1.面试平台：美团视频面试（leetcode模式）2.自我介绍3.手撕代码：143. 重排链表（非hot100）4.手撕代码：102. 二叉树的层序遍历（hot100）5.手撕代码：121. 买卖股票的最佳时机（hot100）6.介绍一下Transformer7.为什么要用LN，不用BN8.着重拷打一个项目9.反问互联网大厂 #算法

2025年10月10日 钉钉一面全程45分钟，无手撕。一、Java 基础与数据结构平时用得比较多的数据结构有哪些？ArrayList 和 LinkedList 的主要区别是什么？ArrayList 插入元素时如何扩容？扩容的具体过程是怎样的？扩容时元素是如何复制的？（追问复制机制）HashSet 的底层结构是什么？HashSet 的哈希冲突如何处理？何时转为红黑树？多线程环境下使用 HashSet（或 HashMap）会有什么问题？为什么 get 和 put 操作在并发下会有问题？具体场景举例。如何解决 HashMap 的并发问题？ConcurrentHashMap 是怎么做的？CAS 是什么...

1. 介绍自己的项目2. LLaMA和GLM的区别，模型架构等方面3. BLEU和ROUGE4. 数据量和这个效果之间的关系是什么样的5. LLM的参数介绍（temp topk top p等）6. 长度过长怎么处理，从是否fix原有模型回答。（BPE 扩展词表，分阶段generate）以及从input直接回答7. PEFT的方式8. data construction的tricks6. 淘天客服部门1. LLM generate 参数问题2. slef-attention得根号d3. LLM的评估4. 介绍下simCSE5. 解决tokens不够的问题应该怎么办6. 详细介绍下deepspeed（三个stage结合参数回答）7. gpt和llama的区别（模型结构上的）8. LORA论文讲一下，对比p-tuning9. LLM训练的时候为什么warmuppretrain数据量大，前面的数据量占比小，可能带来bias参数量大，初始化的时候w是随机的，防止爆炸10. 对比学习中的batch size是大一些好还是小一些好->大一些，甚至可以到10k+，为了构造好的negative样本11. coding：给你一个数组，返回其中的前k个出现频率最高的元素，假设数组特别大，k很小