美团大模型产品转正实习面经（已offer）
先说结论：整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向，面试官的水平很高，对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致，面了50分钟左右；需要大家掌握基本的ai技术，对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考；我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分
一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习，并不是很突出；所以我从经验（也就是过去的实习项目）和能力（自己的能力如何和ai产品对口）两个维度介绍了自己，面试官挺感兴趣的，所以后续问题基本是在追问这两个部分
二. 项目细节题
1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的？垂类大模型主要解决什么问题？ 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的
2. 你参与过模型训练吗？会觉得产品是算法工具人吗？产品视角你觉得能为模型训练贡献什么？
3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径，那你觉得未来可能是什么盈利模式，或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱？
4. 你怎么去定义badcase？标准是如何制定出来的？
5. badcase的评估是你进行吗，还是有专门的外包团队？
6. 了解自动化的ai-native评估方式吗？为什么你们不采用这种方式？
7. 你们这个知识库主要场景是什么？传统的ai不能进行这样的知识问答吗？
8. rag的流程是什么？
9. rag的知识库来源是什么，其中你提到拆分逻辑，这个逻辑是怎么确定的？
10. 如何优化rag里的badcase，提升rag效果？
三. 技术常识题
1. bert和transformer是什么，解释一下
2. 为什么有这二者架构上的区别，使用场景上有什么不同？
3. 大模型的大体现在哪些方面？
4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来
5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的
6. 什么叫模型的过拟合？
7. 你前面也提到dpo，dpo是什么？dpo和sft有什么区别？
8. 什么业务该用大模型，什么业务该用小模型？
9. 了解注意力机制吗？

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