字节多模态算法二面挂

多模态模型横向对比除了 Video-LLaMA，还了解哪些主流多模态大模型？→ 常见的有 LLaVA、Flamingo、BLIP、BLIP-2、KOSMOS、PaLI 等简单介绍 ALBEF 和 BLIP 这两个模型的核心设计→ ALBEF：基于图像 - 文本对比学习，搭配动量蒸馏来优化图文对齐效果；BLIP：引入 captioner 生成高质量图文对，再结合 filter 机制筛选优质数据BLIP-2 的整体结构是什么？两阶段训练流程是怎样的？用到了哪些损失函数？→ 结构：在 ViT 和大语言模型之间插入 Q-Former 作为中间桥梁→ Stage1：冻结 ViT 和语言模型，只训练中间的 Q-Former→ Stage2：冻结语言模型，将 Q-Former 与 LM 连接，做指令微调→ 损失：ITC（图文对比损失）+ ITM（图文匹配损失）+ LM 生成损失微调方法（PEFT 全家桶）了解 PEFT 吗？再讲讲 LoRA，重点说明低秩假设的合理性→ PEFT 是参数高效微调的统称，核心是只训练少量参数而不动原模型权重；LoRA 假设模型权重更新量 ΔW 具有低秩特性，将其分解为 A×B，只训练 A、B 两个低秩矩阵，既节省显存又能保留效果除了 LoRA，还有哪些 PEFT 方法？Prefix-tuning 和 P-tuning 有什么区别？→ 其他方法：Adapter Tuning、Prefix-tuning、P-tuning、IA³ 等→ Prefix-tuning：在输入序列前加可学习的 prefix，作用于注意力的 K/V 矩阵，更适合 decoder-only 架构→ P-tuning：用小型网络（如 LSTM）生成连续的 soft prompt，解决离散 prompt 不稳定的问题，更适配 encoder-decoder 模型大模型训练范式你项目中用到的大模型结构是什么？多模态特征是如何喂给大模型的？→ 示例流程：视频帧 → TimeSformer 提取时空特征 → 特征池化 → 线性投影对齐到文本维度 → 拼接到文本 prompt 之前 → 输入 LLM大模型在做了指令微调后，为什么还需要 RLHF？→ 指令微调只是让模型学会遵循指令，但输出可能更偏向 “模板化”；RLHF 是通过人类偏好对齐，让模型输出更符合人类价值观、更自然、更有用的回答，解决 “有用性” 和 “安全性” 问题了解 RLHF 吗？描述它的完整训练流程→ 三阶段流程：① SFT 微调：用高质量指令数据对预训练模型做监督微调，让模型学会基本指令遵循② 训练 Reward Model（RM）：用人类标注的偏好数据训练奖励模型，学习给不同模型输出打分③ PPO 优化：用 RM 作为奖励信号，通过 PPO 算法更新策略模型，最大化 RM 给出的奖励，实现与人类偏好对齐手撕 LeetCode 原题：合并 k 个升序链表→ 核心思路：用小根堆维护 k 个链表的当前节点，每次弹出最小值节点并入结果链表，再将该节点的下一个节点入堆，直到所有链表遍历完毕；时间复杂度 O (N log k)，N 为总节点数

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目拷打2.讲一下你用的大模型是什么结构，特征是怎么喂给大模型的3.讲一下multi-head attention，用pytorch手撕一下，要可以实现cross attention的4.大模型训练为什么不用SFT5.知道RLHF吗，讲一下训练流程6.问了几个电商相关的场景题，用大模型解决 prompt 应该怎么设计，怎么处理prompt的输出，怎么过滤错误格式的输出

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.论文拷打3.介绍transformer 架构4.BLIP2的结构是什么，两阶段怎么训练的，有哪些损失5.知道 PEFT 吗，讲一下 LoRA6.LoRA 是什么，有什么好处7.Transformer 怎么做加速训练，训练和推理有什么区别8.一些场景题

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.项目拷打3.在模型选择方面我已经了解了。总体来说，这是一个纯文本任务。虽然有图表参与其中，但你的整体评估体系是“规则打分 + 模型打分”混在一起用的进行混合评估的，也就是打分加加权。最终得分的这个逻辑吗？还是说是一个准确率的一个逻辑4.那接下来我觉得是你们这边来进行评测的，主要是通过一些固定规则，或者说通过RUBASE，或者是code coding的评分器吧，它是一个没有大模型参与打分的机制，可以这么理解吧，它是一个固定的评测器。那我这边的还有一个问题，对，然后你这边是说你在收集云和千问的SSD以及DPo数据。o那么您能否介绍一下，您是如何分别通过千问来处理SFT和DPO数据的5.你提到是规则和模型混合评估，那具体每一部分是怎么分工的？哪些是规则，哪些是模型？6.收集 Claude 和 Qwen 的 SFT 和 DPO 数据，具体是怎么构造这些数据的7.在大量模型生成数据中，如何筛选出用于训练的数据？8.SFT 和 DPO 数据在构造过程中，分别的筛选标准是什么？