美甲大模型（二面）

🔞 美甲
🧑‍🔧 语音算法实习生
😶‍🌫️ 项目提问+基础理解+代码
1. 自我介绍
2. 介绍自己的论文（问得好细，质疑创新点、消融实验，一开始我的说法有点问题，面试官会揪着不放，幸好后面解释了一波）
3. 你觉得当下的大模型相对于之前初代的bert等模型主要解决了什么样的问题？从原理上来讲，为什么现代大模型在生成式任务的能力要强于以前的MLM类的大模型？
4. 现在大模型为了达到规模扩增，主要做了哪些技术上的优化？旋转位置编码相比于绝对位置编码好在哪儿？为什么不用绝对位置编码？
5. 谈谈为什么MoE机制会成为主流？如何解决MoE训练过程中出现的路由偏爱（路由失效）现象？负载均衡是作用在什么上面的（模型 or token）？
6. 代码：删除单向链表中的倒数第二个元素。
反问：日常工作内容？对我有什么建议？

这次面试与一面有很大不同，削弱了硬性八股的内容，更偏向于考核对大模型的理解。面试官也是蛮随和的人，每回答一个问题会及时给到我反馈，认可or纠正我的回答，这使得整个面试过程都有一个积极的刺激。最后说我对大模型的直觉挺到位的，我还挺开心的🥰
#面经#