百度日常实习 多模态算法二面

有没有同学百度SRE运维工程师OC了没有，我这边已经三面过了10天了，应该是挂了。遗憾了，大家交流一下。

💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1、自我介绍2、介绍下慢SQL优化分析3、explain里面具体是通过哪些关键字进行分析？4、介绍下索引下推5、explain计划里面哪个字段能看出使用了索引下推呢？6、索引会影响写入性能吗？你们的数据写入是怎么样的？7、用户数据脱敏是怎么做的？8、介绍下Kafka消息队列的原理？9、介绍智能问答项目怎么使用对应的中间件的10、ES使用的是什么索引结构了解过吗？11、有深度使用过ES吗？ES的架构了解吗？12、有接触过这种大数据生态吗？13、有线上排查经验吗？比如说线上遇到瓶颈了，内存溢出，接口不响应等经验？或者知道如何去解决这些问题吗？14、对ThreadL...

😭😭😭目前佛系准备一个月出头目前大厂只有到达二面。。前天下午刚面完百度二面，感觉应该是挂了

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...