NLP算法面经8

电商治理二面拷麻了持续记录！#面试问题记录#

个人背景：双9，0对口实习+0对口论文，2月中下旬投完小论文后，由于自己本身没有太多大模型的经验，一直在纠结是做传统NLP/搜广推/大模型，甚至是开发。在纠结思考了很久，综合牛客+xhs各路dl的建议后，决定全力梭哈大模型。准备过程2月中下旬开始准备大模型八股+刷力扣，目前力扣300题左右，八股找了一些大模型资料看了一遍之后，3月中下旬开始大规模海投。投递记录OPPO：大模型算法岗，3.7投递，一直在初筛阶段；蔚来：大模型应用研究岗， 3.9投递，一面 + 二面后OC已拒；腾讯音乐：技术研究—自然语言处理（TME没有专门的大模型岗），3月初投递，一面 + 二面 + 三面 + HR面， OC；美...

补发一下之前面试腾讯的面经，具体timeline可以参考前面的帖子。一面（约30mins）：自我介绍，挑一个简历里最好的一个项目详细介绍下项目中遇到了什么挑战，怎么解决的了解DeepSeek吗，为什么DeepSeek现在这么火？说一下DeepSeek里的MLA和GRPOGRPO和DPO，PPO，RLHF的区别看你之前有LoRA微调DeepSeek的项目，简单说说微调经验，效果如何RAG在检索阶段能有哪些优化？（sub-query，HyDE等）二面（约1h10mins）：自我介绍，拷打简历。写一下GRPO的公式先屏幕共享从头到尾walk through讲一下DeepSeek技术报告论文。面试官中间会穿插提问DeepSeek-v3/r1/r1-zero有什么区别DeepSeek-r1-zero的冷启动数据是怎么组成的DeepSeek-r1-zero解决了DeepSeek-r1的哪些问题如何解决大模型的幻觉Embedding如何微调（讲了对比学习啥的）RAG的评测指标有哪些业界现在function call的做法和水平场景题：大致是RAG中检索结果遇到张冠李戴的问题该如何解决举几个例子能够体现你的研究能力三面（约30mins）拷打LoRA微调项目，问了实验的数据集，参数设置，结果如何等等你目前的研究方向主要是什么？讲一下ReRanker的目的，做法有哪些场景题：我现在运用RAG来检索回答，目标是检索四个季度的表格数据，但是经过检索+ReRanker后只出现了三个季度的数据，该如何解决hr面（约15mins）比较常规，大致如下：用三个词语描述下你为何能胜任这份工作你的优缺点都说一下你过往实习项目中遇到过的最大困难是什么，怎么解决的最早实习时间，实习时常引流：腾讯字节阿里淘天美团拼多多#暑期实习##腾讯##大模型#

两个标着都是基座组，但是应该具体都是做rag相关。1. 理想llm 做车机上的大模型，涉及多模态rag sft rl2. 小米llm 做小米os里搜索功能，应该也是多模态rag之类的不考虑转正，只从学技术和业务的角度选择。感觉两家都算中小厂，理想好像风评比小米好一点？这两年秋招高薪招的人应该不少，技术会不会更好一点？