水滴算法面试-汗流浃背版

终于收到水滴的面试了,面了一个多小时,能感受到面试官对技术的追求和激情,说实话还挺感染我的,但是他问的问题和时长让我汗流浃背啊,扣着各种细节去追问,记录了部分面试问题:

1、自我介绍
2、项目讲解
3、指令集构建这一块有遇到什么难点吗?怎么解决的?
4、用的什么微调,讲一下lora、p-tunning的原理
5、大模型微调用到了什么框架
6、 Lora的训练原理和使用是怎么样的?
7、lora怎么做矩阵的初始化,为什么这样做
8、有对比其他模型进行微调吗?微调后的效果怎么样?
9、Lora的应用场景是什么?
10、 llama的模型结构
11、微调后的badcase怎么处理?
12、怎么解决大模型的重复回答的问题?
13、LLM推理都有哪些参数设置(top-k,top-p),一般怎么调整?
14、Beam Search(束搜索)
15、RAG
16、RLHF、PPO、DPO算法
17、VLLM的KV  Cache原理

手撕:
正则匹配,按照优先级规则将长文本划分句子

最后反问环节问了业务方向和校招生培养,我也大概了解到了水滴对校招生的重视,不光有一年的721培养机制,而且对校招生有充分的放权和自由度,可以接触的业务还挺多的,甚至可能有CEO或者业务一号位直接来带,也分享了一个由CEO带出来的业务一号位的清华学长的故事,还很耐心的给我分享了他们的自研大模型,面试官特别健谈,也缓解了我的紧张情绪,总之好感度还是非常强的,希望能通过吧!
#水滴春招##校招##面试经验#
全部评论
没看到多少这公司的面经,hc有吗?
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发布于 04-14 13:00 湖南
佬,你为什么问的这么细?我加自我介绍就问了15分钟左右,以为是kpi面,记过进二面了
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发布于 04-14 12:59 湖南
佬啥时候面的呀
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发布于 03-13 11:34 北京
很细了佬!请问会下一轮会有笔试么?
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发布于 03-12 12:10 湖北

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大模型就业方向主要有两个:大模型应用和基座大模型。基座大模型的特点是要求高,招收的人数少,真正做基座的公司也不多。所以大模型应用反而是大部分同学实际工作的方向,大模型应用的覆盖范围广,相对要求低一些。🌟大模型应用的方向:✅搜索推荐广告:生成方向,比如自动化生成图片和视频;文本方向,比如相关性;其他方向,比如搜索推荐中的召回,重排序;✅AI 原生方向:主要是基于大模型出来的新 app ,比如豆包,元宝,夸克, Kimi 等;·和 LLM 更加匹配的方向:比如智能客服,比如 chatApp ;✅传统行业:很多传统行业,比如食品公司,MCN公司都在做 AI 转型,期望 AI 给原有行业带来新的机会;✅具身智能:机器人公司,比如宇树智能。🌟大模型应用的要求:1.大模型的基础流程:预训练,后训练等基本流程要了解;自回归和基于 Diffusion 的训练方法;2.RAG :文本拆解的方法;召回模型和优化,排序模型和优化; RAG 模型和生成联合优化;3.Agent :基本原理,比如 Plan , Memory , Tool - Use ;如何优化比如 Tool 的使用, Plan 能力的加强; MCP 协议的原理等;4.多模态:多模态大模型的基本方法,领域内多模态能力如何加强🌟大模型应用招聘要求:2025年,任何方向,要有项目,且有一定的深度或者创新;或者本人的简历很好(比如 Top 985,论文等)。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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