大模型面经 秒进人才库版

    1 自我介绍2 项目拷打具体到项目内部细节，每一个写在简历上的点都问到了。同时项目过程中穿插八股内容，如 zero 的训练方式？与 lora 的区别？其他微调方式了解吗？3 八股transformer 架构多模态大模型与文本大模型有什么区别RAG 了解吗Agent 了解吗4 反问5 面试体验面试官人很好，没有给压力。完全不知道过与不过。等吧。

电商治理面经 第三面三面完就hr面了记录一下面经

1️⃣一面时间：9.12  时长：1hcode：统计岛屿数量、最大岛屿面积，DFS方法解了然后介绍实习项目，面试官非常耐心地听，没有打断八股1.bert和gpt的区别？（从模型架构、训练方式、使用场景方面回答的）2.训练/微调一个LLM的流程？3.实习时用的 megatron 框架吗，对分布式训练框架了解多少？（回答了deepspeed和megatron区别，以及几种并行方式，以及deepspeed的三种zero）4.了解强化学习吗，跟SFT有什么区别？5.反问：业务，对岗位的期望💣评价：有点紧张，算法题有一个小失误没注意到2️⃣二面时间：9.14  时长：1h八股1.写一下 attention 公式（代码实现了下）2.训练时为什么要mask，推理时也需要吗？两处有什么区别？推理时的sequence length和训练时一样吗3.transformer和传统seq2seq模型有什么区别？4.计算attention时为什么要除以d_k，这个d_k的含义是？5.attention计算时还有哪些scale处理？6.attention中softmax函数作用、公式、为什么有减去最大值的处理？换个函数还能这样处理吗？7.解释数值上溢、下溢问题8.讲一下prompt书写的经验，如何判断prompt是否达标，如何改进prompt9.讲一下SFT，会对哪部分计算loss？为什么？10.讲一下deepspeed11.训练用一个7b模型要占用多少显存？不同zero阶段能够节省多少显存？12.训练模型时用了几张卡，有遇到什么异常中断问题吗？反问： 在乎候选人什么能力？对面试表现有哪些改进意见？💣评价： 基础不够扎实，网上有的知识都能回答上来，在同龄人里算比较优秀，欠缺一些多机多卡实践经验。  

1️⃣一面1.自我介绍和项目介绍2.介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异3.说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点4.介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了 RLHF 的做法，包括 PPO 算法的原理，以及 DPO 和 PPO 的区别5.大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI6.大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件7.场景题：如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要8.代码:股票的四个题121. 买卖股票的最佳时机122. 买卖股票的最佳时机 II123. 买卖股票的最佳时机 III188. 买卖股票的最佳时机 IV✴️整体来说一面偏基础，没有太多发散性的问题，整个面试一个半小时多2️⃣二面1.自我介绍2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法8.开放题：之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的9.代码：实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法✴️二面相比于一面更加看重综合素质，喜欢考察分析问题解决问题的能力，二面也面试了一个多小时，面试官还是挺专业的。3️⃣三面1.首先过项目，但是问的特别细致，尤其是一个 Agent 的项目，从背景，到动机，再到做法，最后的结果，都问的非常细，大概有半个小时的时间2.开放题：你觉得当前大模型还存在怎样的问题，有什么解决办法吗3.开放题：让你自己设计一个 Agent，会怎么做，为什么这样做4.找工作比较在意的点是什么，除了薪资还有什么5.对文心一言这个产品了解吗，有哪些优点和值得改进的点6.如果给你发 Offer，你到这个团队能做出什么贡献✴️三面整体来说更加综合，不止有一些技术问题，还有职业规划这些问题，更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板，看问题更加系统和全面，整体面下来还是比较有压力的。📳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。