整理下近期的大模型日常实习面经

经验贴： 航天一院战术部终面(综合面)面试流程和内容，有知道的大佬嘛？求助～

简历项目问答PPT解析优化还有什么优化agent调用工具不正确怎么办采用sft或者强化学习怎么来解决ppo算法为什么有reward model 又有critic modelfunction call能力提升采用grpo的话奖励函数怎么设计？除了结果奖励和可以怎么设计过程奖励

1.自我介绍2.critique mode 怎么训练的，会不会存在 bias3.介绍下 RLHF 流程4.BN和 LN 的区别， BN 在训练阶段和推理阶段有何不同5.如果让你用 llm 做一个商品类目识别的项目，你会如何设计6.介绍下 transformer , attention 的细节和 mlp 的作用7.deepspeed的原理8.了解 dp 和 ddp ，介绍一下原理和异同9.在 nlu 任务上，你觉得 bert 和 llm 哪个效果会更好，为什么6.介绍下 RLHF 流程7. deepspeed 的原理8.了解 dp 和 ddp ，介绍一下原理和异同9.如果让你用 llm 做一个商品类目识别的项目，你会如何设计10.快排的思想，时间复杂度11.代码题: code ：手写一个多分类的公式，并用代码实现📳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。

经过了快手、虾皮两家秋招面试一面挂血和泪的教训，我终于明白了一个面试最核心的要求——不要自己闷头讲！为什么这么说？以我自己为例，我的两段实习，分别是在百度和腾讯，在百度做的是nl2sql大模型应用，在腾讯做的是传统工程化社交业务，那么在面试中，就面临一个很重要的问题，我该讲大模型应用还是讲工程业务？To be, or not to be. It's a question!在我秋招的第一场面试中，由于并不是ai应用岗位，我在自我介绍中着重给快手面试官讲了我在腾讯做的一些工程化工作，在百度的工作一笔带过，看似很合理，但是讲完了面试官却说他更喜欢大模型应用，想听我讲没听到重点，虽然最后我又找补讲了一些，可惜最后还是没能跟面试官思维同步！第二场面试虾皮一面，我学聪明了，既然我的优势就是有过当下比较火的大模型应用，那么我就“扬长避短”，详细讲了百度的工作。可惜事与愿违，面试官根本听不下去，我百度的还没讲完他就直接打断我，说既然是面试工程岗位就不要讲这些……最后也是毫无意外的挂了。仔细分析这两场面挂经历，都有一个共同点——自我介绍的时候一直是我一个人在讲，没有跟面试官交流。或许我可以在中间穿插着问问面试官对哪方面感兴趣，再着重介绍，另外需求中涉及到的一些背景芝士，也可以问问面试官是否了解再决定是否要讲。果然当我尝试了跟面试官先交流问问他对简历哪方面更感兴趣再详细介绍后，上面这种“不同频”的尴尬境地就少了很多，除了个别八股战神面试官……其实这也适用于其他方面，很多同学也都有两段实习或者是多个不同的工作内容，那么如果你每次面试只介绍自己准备好要说的项目，也会经常遇到这种尴尬场面。只有在面试中不断地跟面试官交流、反馈，用这种ReAct模式循序渐进而不是你自己预设好的模板去PlanAndExecute，才能跟面试官保持在一个频道上。面试本质上是面试官和你的一场双向奔赴，只有当面试官跟你发生“同频共振”，面试官才会觉得你的思维跟他是一致的，这样面试的效果才会最好！