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@要学会找工作:
【百度】北京 - 机器学习/数据挖掘/自然语言处理
百度百度秋招很早就开了,提前批和正式批一起竞争HC应该。秋招的时候一天面完三面(如果顺利通过)。如果没有收到下一面,这可能是还有更优秀的同学,面试官会优先面试他们。度子秋招补录捞了一次,还是二面挂😓;春招做文心一言的还想捞我,估计是简历评估没过,没捞成。投递2023-09-06北京 - 机器学习/数据挖掘/自然语言处理(J59614)笔试2023-09-12忘了,只记得选择题很难。一面2023-09-23自我介绍。讲一下Transformer的主要结构。(Self-Attention+FFN)Encoder和Decoder的区别。(主要区别在Attention里,encoder是双向的、decoder是单向的)还了解哪些Attention机制?(讲了一个SE-Net,其他的就不了解了)了解哪些多模态学习的方法?(CLIP、ALBEF、VLMo)讲一下CLIP。除了CLIP的ITC损失,还有哪些损失?(ITM、MLM)MLM、ITM损失具体怎么实现?(感觉都是交叉熵)LM和MLM的区别?(LM单向预测,MLM双向预测)多模态学习的关键?(编码和对齐)了解哪些对齐的方法?(不了解TAT)大模型微调与普通微调的区别。(大模型微调指冻住大部分参数,仅选择部分参数,或添加部分参数进行微调)了解哪些大模型微调方法。(P-tuning、LoRA)挑一个项目讲。(解决问题+创新之处+结果)手撕:二叉树的所有路径和之和。二叉树:每个节点取值为0~9。路径:根节点到叶子节点。路径和:路径上每个节点的数拼接。如路径为“1->3->2”,路径和为132。求这颗二叉树所有路径和之和。之后,感觉没什么要聊的了你们专业主要学习了什么课程?(模式识别、机器学习、高级企业级开发技术)投的什么岗位?(机器学习、数据挖掘、自然语言处理)讲一下自然语言处理中的词嵌入。(词袋模型、TF-IDF、Word2Vec、ELMO、BERT)回溯和递归的区别?和动态规划的区别?反问:有什么需要提高的地方?(简历写了很多,但要深入了解某个方法)二面2023-09-23说好半小时后的,结果面试官没来。吃午饭,下午突然电话过来说,邀请我面试。拷打。被共享了捏。自我介绍。介绍两个项目。深挖。BERT和GPT的区别。(BERT使用的为Transformer Encoder、GPT使用的是Transformer Decoder。)介绍大模型微调。有没有使用过DeepSpeed。(没有)LoRA介绍(讲得不好)。BatchNorm和LayerNorm的区别?什么时候用BatchNorm、什么时候用LayerNorm?Python中参数传递,什么时候是引用,什么时候的数值。(可变对象和不可变对象)对比学习介绍。(举了个SimCRL的例子)对比学习损失函数有哪些。(不了解,后面搜了一下,InfoNCE、RINCE、ReLIC)手撕:LeetCode 93. 复原IP地址没有考虑到两个0的情况。如00000输出应该不包括,00.0.0.0。(补录)一面2024-01-19面试官改了两次时间。。听说是感冒了+临时会议。(可以看出来挺忙(也可能是到年底了))视频会议【如流】。大概60分钟。自我介绍。做题。面试官在聊天框发题目,复制到本地IDE写代码。之后复制粘贴到【如流】上,有一个【代码考核】的编译器环境。(1)leetcode 15. 三数之和30分钟解决,之后提交到leetcode上也ac了,不过就是用时比较长。之前做了好几次没做出来。(2)leetcode 695. 岛屿的最大面积10分钟解决,之后提交到leetcode上也ac了。还算比较简单。介绍一个项目。Transformer的结构。Transformer为什么好于GNN。多头自注意力的实现。(补录)二面2024-01-23视频会议【如流】。大概60分钟。开局两困难道题(手动流汗黄豆😓),明显故意刁难。自我介绍。(一直共享屏幕,没怎么看到面试官的帅脸。)做题。面试官口述题目,打开本地IDE,做完后给面试官截图。做了两题,每题15分钟。一题都没做完。(1)整数拆分。leetcode上没找到原题。数学上的整数拆分问题将一个整数拆分成若干整数之和,返回所有不同的方案。如,3=2+1,3=1+2,3=1+1+1,3=3其中,3=2+1与3=1+2是同一种拆分方式。太难了没做出来。(2)leetcode 221. 最大正方形写了个的方法。代码还差一点写完。介绍项目。attention的原理?(不是很理解,后面觉得应该回答“为什么要有Attention”)Transformer和TextCNN的区别?没有反问。感觉面试官很忙。
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广西大学 算法工程师
好未来 大模型算法 二面
1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么,为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”,而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性,sparse 更接近词项权重匹配,multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回,所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看,它一般不是只靠单一对比学习目标,而是会结合多任务数据,让模型既学语义匹配,也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...
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我本科某211化学类专业,化工厂的噪声&&毒气&&倒班,让我迫切想要逃离,当时的我以为学术是什么非常高大上的东西,于是考研至某985材料专业,并且在所谓的“国家重点实验室”里。但是,毕业进高校的时代早已过去,无意义的科研又让我一度陷入迷茫。于是自学java,B站、星球、小林coding、javaguide、面试鸭我都刷过。力扣刷了大概300道。当时觉得,我的每一份努力都是有意义的,我背的八股能用在简历上、面试中。我的简历整整两页,教育背景部分却只有三行,本硕学校+英语六级(570+)。没有专业课程和绩点,但是写了一堆专业技能,涵盖计算机四大件。没有科研、实习、论...
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03-31 16:53
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四段实习经历,三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊
迷茫的杰尼龟在等of...:
不是 我靠四段都没
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03-31 00:18
广西大学 算法工程师
小鹏 大模型算法 一面
1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是,微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉,而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W),微调后的权重写成:其中 (A) 和 (B) 的秩都很低,参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数,只训练这两个小矩阵,这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务,因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上,有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层,本质上是在表达...
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