数字马力二面

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.LoRA时如何选择合适的参数？这些参数的选择如何影响模型的性能？2.LoRA优势？3.大模型如何通过人工指标来评估效果？有哪些常用的人工指标？4.Transformer的计算复杂度主要由哪些因素构成？各模块复杂度分别是多少？5.Transformer中哪个模块的计算量最大？如何优化Transformer中计算量最高的部分？6.为什么BGE通常表现得比BERT更好？有哪些独特之处？7.在大模型参数如何影响模型的学习和优化？8.在模型加速方面，Deepspeed的Zero-1, Zero-2, Zero-3分别有哪些区别?9.Transformer的自注意力中，KV-Cache的引入有什么作用？它如何帮助加速推理过程？

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...

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1. 自我介绍2. 详细讲一下实习业务，亮点在哪里，提升在哪里3.介绍一下双塔模型4.训练双塔模型时，怎么处理正负样本不均衡。欠采样的方法有哪些5. 介绍一下常用于推荐的序列模型6.Transformer用的归一化函数？7.为什么语言模型不能使用batch norm？Batch norm和Layer norm的区别是什么？8. Transfomer能用来作为序列模型吗？ 但是为什么transfomer不常用于精排呢？9. Transformer和din的参数差异，计算复杂度的区别？10. 介绍一下传统序列模型和transformer的区别？代码:一道hard的动态规划📳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。