字节番茄多模态算法面经

拷打项目，时长30分钟1. 微调的数据配比，数据来源2. 微调的任务类型，轮次3. Embedding用的什么模型，是分块Embedding吗4. 数据怎么分块5. 数据返回的查询top6. 微调之后对比之前的模型性能提高了多少7. 数据库实时更新还是离线更新8. 用的什么数据库9. 本地部署的框架如何搭建10. 如何评估rag11. Qwen2.5 vl架构12. 有相关的实习吗？实习期间做了什么？13. 主要做文本还是多模态方向？14. 做了一些小项目吗？

7.17 14：00自我介绍为什么选择客户端？这个技术深度你怎么理解？讲讲观察者模式讲讲迭代器算法 链表大数相加继续拷打细节

除了简历的论文，问了图像分类的问题：交叉熵公式怎么推导的？你能否推一下L2 loss和交叉熵loss 的区别？为什么 图像分类中不用 L2 Loss?(我答可能出现梯度消失 的问题，而且交叉熵考虑了每种分类的概率， L2 loss没有对概率进行考虑)ROC曲线了不了解？(我回答是图像分类时的评价指标，横轴纵轴是Precision啥的，从混淆矩阵来的指标，用于评价模型的性能)问了个题：假设一种病在人群中发病率是1%， 这种疾病检测的准确率是99%，请问这种病检测结果为阳性时实际患病的概率?（没答上来，好久没做过这种题了）手撕代码：给一个序列，每次遍历的时候序列数字-1，减到0的时候这个数字变为6，之后数组末尾增加一个数，问n次之后数组长度多少(我暴力做的，面试管让优化，没优化出来)手撕代码2： 手搓一个图像卷积的函数，不允许使用库第二天问hr，反馈不推进了其实感觉聊得还可以，除了发病率那个题