吉利NLP算法工程师一面

商汤多模态实习面经一面(已OC)1. 项目+实习经历2. 阐述一下最熟悉的VL模型3. 根据2.提的模型进行深挖，包括网络设计，注意力计算的方式等4. pre-Norm 和 post-Norm 差别5. attention 计算复杂度6. flash attention计算复杂度7. 大模型的训练流程8. 手撕: torch 手写softmax 并基于softmax的分布写出采样函数面试官人很好很好!!!!!很轻松，很和谐

1️⃣一面 1、rag理解2、怎么多路召回3、lora微调原理4、低秩A B初始化方法5、使用torch.no_grad和model.eval区别6、roc曲线横纵轴？7、如果roc曲线在训练集正常，但在测试集中发现横轴越大纵轴越小，可能是什么问题？2️⃣二面1、Rag发展简单讲讲2、如果现在让你做text2sql，讲讲思路3、Lora微调中遇到过灾难性遗忘或者复读机问题吗？怎么解决的？📳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。

本科学校是双非双一流，打码了，怕被开盒。论文是用数学建模论文改的，跟算法有关，但是跟AI关系不大。 目前刚开始在菊厂实习多模态算法。今年研一，27年毕业。明年我想去鹅厂，宇宙厂，🐜这样的公司，实习大模型算法，有机会吗？有修改的建议吗

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？