淘天大模型实习面经

一面 1.简历项目介绍2.如何做attention，为什么attention要除以根号dk?3.讲讲你对Embedding了解多少？4.对推荐系统都有哪些了解？常用技术点有哪些？5.从从ROC到AUC、再到GAUC，它们分别是什么，有什么区别？6.为什么Transformer选用LayerNorm而不是BatchNorm？7.如何进行模型的在线训练，和离线训练有什么区别？8.项目中涉及的模型是如何进行输出的，是否涉及在线预估？9.介绍多路召回策略。10.交叉熵怎么理解？11.算法题：三数之和

本来以为快手是推的最快的那家，没想到三面一拖再拖最后还是挂了……tl：一面：8.7 面完第二天中午约二面二面：8.12 面完第二天发三面邀请 时间是8.18周末重新接到了面试邀请，时间改到8.198.19面试前5分钟，hr打电话说面试官出差了，约到8.25三面：8.25 问了下项目的角色，问了些场景题，然后开始聊天，比如兴趣、老家、规划、有没有别的offer，面完面试官说他们会横向一下于是，8.27早上一看，官网已经结束流程了，无电话通知无感谢信快手你好狠的心，再捞我我也不面了，三面挂阴影太大了这周有四家三面（主管面），目前周一面的快手已经挂了，周二雷火主管面，我问到是否还有下一面时回答道接下...

无手撕代码，全提问。1. 简历上有vlm相关的一个比赛，疯狂被拷打。DPO，PPO啥的，由于主要不做这个，被干烂了。2. 然后聊自己的research，纯cv，一直问一直问，死抠细节。这部分强相关，所以回答比较容易。大概方向：深度估计，单目估计。3. BG：本科成电：数模国奖，奖学金国奖，专业第二博士双学位：国科大信号信息，港城大数据科学。成果：两篇B的trans，1篇某cv大顶刊在投。许愿过一面， 阿门。

1️⃣一面 1．自我介绍，问实习和论文2．了解哪些多模态大模型，简要介绍一下吧，了解最新的一些多模态大模型都是怎么做的吗3．在 BLIP -2或者 Qwen - VL 中， Learnable Query 的作用是什么4．了解多模态 RAG 吗5．大模型的后训练是怎么做的，在 VLM 上做后训练有什么区别6．知道 SAM 吗？说说 SAM 是怎么做的7．概率题：一根绳子剪成三段，这三段可以围成三角形的概率是多少8．代码：一个推荐链路的排序2️⃣二面1．自我介绍，问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率6.场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延7.开放题：平常在训练或者微调 LLM 或者 VLM 的时候，有什么心得吗📳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。