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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✅一面1️⃣深挖多模态论文2️⃣介绍transformer架构3️⃣详细说一下Decoder的因果注意力 QKV分别来自哪4️⃣Attention为什么要做scaled 不做会怎么样 为什么用根号d_k5️⃣Transformer怎么做加速训练(KV缓存) 训练和推理有什么区别(并行化)6️⃣深挖多模态大模型论文用的video-llama 讲一下大模型的结构7️⃣论文用了CoT讲一下论文的CoT是怎么样的8️⃣微调用的LoRA介绍一下LoRA9️⃣LoRA初始化怎么做的,用的秩是多少,为什么不选其他的数1️⃣0️⃣知道deepspeed和megatron吗?分别介绍一下1️⃣1️⃣论文用的deepspeed详细讲了一下三个stage分别是什么✅二面1️⃣深挖多模态和大模型的论文2️⃣Decoder文本生成有哪几种方法3️⃣还知道哪些多模态大模型4️⃣介绍一下ALBEF、BLIP5️⃣BLIP2的结构是什么  两阶段怎么训练的 有哪些损失6️⃣知道PEFT吗 讲一下LoRA7️⃣还有什么微调方法 -> prefix-tuning和P-tuning 两者分别是怎么做的 为了解决什么提出的8️⃣后面就是一些场景题✅三面1️⃣深挖论文2️⃣讲一下multi-head attention 用pytorch手撕一下 要可以实现cross attention的3️⃣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4️⃣大模型训练为什么不用SFT5️⃣LoRA是什么?有什么好处6️⃣知道RLHF吗?讲一下训练流程7️⃣接下来就是好几个场景题,电商相关的,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📳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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技术栈:主cpp,毕设用python大概3.15左右开始陆续投递,主攻后端开发以及游戏服务端开发面过的公司面经都在主页简历挂:淘天小马智行Momenta快手oppo虾皮vivo筛选中:京东腾讯音乐猿辅导巨人网络B站联想滴滴盒马放弃笔试:网易雷火吉比特拼多多蚂蚁笔试挂:游酷盛世   游戏服务端开发工程师        笔试(1.9/3)挂饿了么   研发工程师JAVA                笔试(1.2/3)挂携程     Java开发                        笔试(1.9/4)挂米哈游   软件工程师(后端)           笔试(1.3/3)挂笔试完泡池子:作业帮        后端工程师                    笔试(2.1/3)灵犀互娱        游戏服务器开发工程师    笔试(3.2/5)一面挂:众安保险 (kpi面)腾讯teg (还是太菜了,面试acm模式属实顶不住,写出来但边界情况没处理,面完秒挂)二面:最右网易互娱oc:美团暑期实习从正月初九2.6回校后准备,到4.2美团oc,勉强也算得上是两个月了。从刚来学校的大小周,到3月初开始的10106,再到三月底面试前的失眠,只能说感谢团子(流程推进真的是最快的,体验感也很好)。面试前的日子是最痛苦的,每天睁眼就是算法八股,晚上躺床上闭眼脑子里也还在想着算法和八股,焦虑到根本睡不着,每天都在焦虑中度过,甚至出去玩都会有负罪感,每周唯一休息的一天就是陪女朋友,其余时间根本不敢休息,还好最后结果是好的。最后希望大家都能拿到自己心仪的offer
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