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球球了给个offer888888
2020-10-02 00:48
大连理工大学 产品经理
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许愿好未来
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04-20 22:51
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月之暗面 大模型LLM 一面
这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段,每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去,重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销;decode 阶段是逐 token 生成,重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢,不是模型本身慢,而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段,才能知道为什么有些优化只对长输入有效...
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04-21 18:48
已编辑
福建理工大学 golang
杭州Web3厂Go后端面经
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04-14 12:56
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快一个月沟通300次,要简历30次,面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗?找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗?求指教。
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04-20 22:43
广西大学 算法工程师
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1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么,为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择,模型不是把所有上下文平均看,而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖,并且支持内容寻址,这对 Agent 场景很关键,因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时,Attention 的问题不在“能不能看远”,而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中,Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...
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