字节实习 大模型算法面经

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1. 实习拷打
2. 详细问了项目
3. 数据集是怎样做扩充的?
4. 为什么要SFT后还要使用DPO进行训练?
5. 对于难样本是怎么解决的?
6. 如何实现Function call的功能?
7. 为什么RAG的效果用正确率来表示?
8. RAG的文档是怎么划分的?基于什么规则划分?
9. RAG召回冗余的数据怎么解决的?
10. 有哪些可以优化RAG的方法?
11. Decode-only和encoder-only有什么区别?
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攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!1.项目拷打2生成式推荐本质上是在做隐空间到离散iD的映射,你如何证明你生成的 ID 序列保留了用户意图的最优压缩3.比如广告场景下不仅仅是预估 CTR。如果我们将生成式排序引入 GSP拍卖,大模型生成的候选列表概率分布,如何保证满足激励相容性4如果模型生成的排序导致广告主出现竞价上的博弈呢5.在H100集群上跑生成式重排,现在的瓶颈不在计算而在存储带宽。如果分阶段推理,我在Prefill阶段采用了FlashAttention-3,但在 Decoding 阶段因为 KV Cache 导致的Fragmented Memory太严重,怎么办6.推荐系统要求毫秒级响应对于1B规模的排序模型,如果我要做Speculative Decoding,你如何设计那个Draft Model?这个小模型是该学大模型的 Logits 分布,还是该学用户的Embedding聚类7.假设构建一个端到端生成式广告系统。现在面临一个场景:某个新入驻的土豪广告主投放了一批高质量视频,但由于模型对新 ID 的 Semantic Indexing 尚未完全对齐,导致第一波推荐给了错误的人群,产生了极高的 Negative Feedback,生成式模型的自回归特性会不断放大这种“第一印象”,导致该广告主瞬间被屏蔽你如何设计一套Online Counterfactual Correction这种,在不重新训练模型的前提下,通过修改 KV Cache里的隐藏状态来强行挽回这批广告的生命周期9.在短视频重排阶段使用了一个 10B 的生成式模型但是业务反馈说模型在学会了今天最火的某个梗以后,竟然忘记了如何处理用户对“长尾科普视频”的旧兴趣,发生了明显的 Catastrophic Forgetting,设计一种基于 Gradient Orthogonal Projection的优化器,确保模型在更新实时热点知识时,参数更新量在旧知识的Null Space内。10.都知道生成式模型有位置偏差从 Attention Entropy 的角度来看,为什么 $N$ 个候选 Item 在序列中的排列顺序会直接导致 Logits 的非线性漂移
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03-21 04:30
门头沟学院 Java
发点面经攒攒人品~1.实习介绍2.拷打第一个项目3.拷打第二个项目4.在向量化之前,为什么要对长文档进行切片?如果不切片会有什么后果?5.切片时设置重叠区域的作用是什么?这个比例你通常怎么来确定?6.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别,分别适合处理什么样的搜索需求?7.向量库检索出的Top-K结果,如果K值设置得过大,对后续的生成质量有哪些负面影响?8.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时,各自的优缺点是什么?9.为什么在初筛召回之后,还要加一个Rerank模型?它能解决向量搜索的哪些局限?10.如果文档发生了局部更新,如何通过增量索引来避免全量重新向量化?11.在RAG的生成阶段,如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉?12.了解HyDE吗?介绍一下原理,它在处理模糊提问时有哪些优势?13.随着超长上下文模型的出现,你认为传统RAG架构的必要性是否降低了?14.你了解哪些大模型推理框架?SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势?15.调用大模型API时,为什么要使用asyncio异步编程?它在处理高并发请求时有何优势?16.针对大规模PDF解析这种任务,你选择多线程还是多进程?17.如何确保Agent返回的结果是标准的JSON格式?如果模型输出中有多余的说明文字,你在后端如何提取?18.场景题:对于RAG,如果检索到了针对同一故障的两份手册,内容相互冲突,请你设计一套逻辑,让模型能够识别冲突并优先选择时效性更高的信息?19.手撕:第k大元素
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