大模型面经 秒进人才库版

1.讲一下项目结构，怎么分层的2.交互流程的核心数据结构讲一下3.用的哪家大模型api?如何考虑的?4.为什么自己写消息队列组件?5.你说轻量化，跟谁对比呢?为什么他们比较重?你做了什么让他轻量化的?6.怎么考虑数据库表的设计的?7.项目为什么使用ddd?8.为什么用mongodb持久化不用mysql?9.讲一讲mongodb存储机制?10.看见你git记录里核心模块有重构，原方案和新方案分别是什么？为什么要重构?11.算法怎么样?(回答算法能力不好，面试官直接说不好就不给你出算法了)12.看一下你云服务器呢?怎么部署的服务的?有考虑被攻击的问题吗？

上期写道刚开始面试的时候，这期写一写5月11号时候，这个时候手上就已经有两三家offer了，然后去北京的前一两天又发了三家offer随便选了个离公司近的工资高点的就去了。那么这期还是讲一下怎么去面试。其实面试的东西都一样，就是说你干过什么，回答问题就行了你要考虑的，不是这么去背八股文，而是要去琢磨到底要不要去实习，我个人而言，我最开始是因为电脑配置带不动才去好点的公司有好的卡给我用，然后呢去了也有工资，但是我的自由被限制了，我没法再天天琢磨新玩意我很痛苦，然后学会了怎么摸鱼，人家都是9点半来，我一开始是8点40到，我现在就吃了早饭再去差不多9点能到（就尽力偷懒还是最勤奋的那一批，因为人家都是老...

📍面试公司：B站💻面试岗位：大模型❓面试问题：手撕多头注意力机制，然后问了为什么除以dk，除了注意力，transformer还有什么，batch norm和layer norm的区别，非线性是谁提供的对比学习的loss聊了很久的论文，具体都有什么场景dpo和ppo的区别，包括理论上，还有项目实际落地闲聊+反问🙌面试感想：体验良好，整体氛围很轻松

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。