2023-10-25 11:38 南京大学 自然语言处理
关注
2023秋招nlp算法面经
目前收获: bat两个oc一个评估中，其余互联网oc*2
积点功德，等更多oc，offer
面试oj题:
1. 字典树构建，用字典树做搜索/分词; 求平方根
2. 编辑距离，正则表达式匹配，寻找两个有序数组中位数，合并k个升序链表变体，岛屿数量，二叉树层次遍历，二叉树最大路径和，数组中第k大的元素等（lc hot100）
3. python解析json结构，正则表达式匹配（re）
4. 手撕: multihead self attention, logistic regression, layernorm(pytorch可用)
大模型:
今年nlp面试感觉逃不了大模型
1. deepspeed框架介绍
2. lora介绍，了解什么其他高效微调方法
3. prompt tuning, instruct tuning, fine tuning差别
4. llama中per norm，rmsnorm的介绍，优劣，position embedding构造方法
5. prompt构造经验，怎样的prompt更好
业务场景:
可能是本人业务经验少，问得大部分都是“从0开始构建xxx”的问题，比如“从0开始构建推荐系统”
另外，还有很多大数据场景问题，如海量数据中敏感词检测，海量任务调度等
概率题:
绝大部分都是经典题，还有大数定理，连续分布的均值方差公式，有时需要用牛莱公式算积分(ps. 拉格朗日乘子法，一阶泰勒展开要熟悉)
积点功德，等更多oc，offer
面试oj题:
1. 字典树构建，用字典树做搜索/分词; 求平方根
2. 编辑距离，正则表达式匹配，寻找两个有序数组中位数，合并k个升序链表变体，岛屿数量，二叉树层次遍历，二叉树最大路径和，数组中第k大的元素等（lc hot100）
3. python解析json结构，正则表达式匹配（re）
4. 手撕: multihead self attention, logistic regression, layernorm(pytorch可用)
大模型:
今年nlp面试感觉逃不了大模型
1. deepspeed框架介绍
2. lora介绍，了解什么其他高效微调方法
3. prompt tuning, instruct tuning, fine tuning差别
4. llama中per norm，rmsnorm的介绍，优劣，position embedding构造方法
5. prompt构造经验，怎样的prompt更好
业务场景:
可能是本人业务经验少，问得大部分都是“从0开始构建xxx”的问题，比如“从0开始构建推荐系统”
另外，还有很多大数据场景问题，如海量数据中敏感词检测，海量任务调度等
概率题:
绝大部分都是经典题，还有大数定理，连续分布的均值方差公式，有时需要用牛莱公式算积分(ps. 拉格朗日乘子法，一阶泰勒展开要熟悉)
全部评论
爱吃狮子头8
小红书_后端开发(实习员工)
寻找两个有序数组中位数，这个题太难了。但搜面经居然有，必须背😮💨
ww秋招版
华南理工大学 数据仓库
m
做好工作，过好生活
门头沟学院 自然语言处理
m
少糖去冰tt
门头沟学院 算法工程师
手撕逻辑回归什么的，是手撕原理还是代码呢
华夫饼躺平又起来了
华为_华为云_AI工程师
问题都好难啊
相关推荐
点赞 评论 收藏
分享
查看4道真题和解析 
美团一面2236人在聊 点赞 评论 收藏
分享
点赞 评论 收藏
分享