百度实习 大模型研发二面 攒人品

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1*你项目用了rag，讲一下整个rag流程2*介绍一下常见的文本分块方法3*如何对齐查询和文档的语义空间4*详细介绍下对比学习和infonce loss5*温度系数大或者小有什么影响6*为什么现在的大模型都是decoder only结构7*那bert能做生成任务吗？什么场景下可以做8*有哪些peft方法，有什么区别9*进行sft操作的时候基座模型选用chat还是base10*你用的什么框架sft？11*手撕：反转链表

📍面试公司：百度 文心一言🕐面试时间：2026.03.18💻面试岗位：大模型RL后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目经历项目介绍，基于大语言模型的信号灯控制，问题是什么，如何结合熵，怎么评测，指标结果如何强化学习理论内容，trust-range和PPO的关系PPO是off-policy or on-policy? on-policy为什么会有importance sampling，采样的策略模型和要训练的策略模型有偏差，重要性采样加以修正PPO的clip在优势A 正/负时 限制上/下届，A为正限制上届，A为负限制下届PPO的损失函数怎么计算的？广义优势估计是怎么计算？GAE中lam...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.DPO损失函数怎么算的3.梯度检查点如何提升效率4.详细讲一下deepseed5.以7B的模型为例，计算训练需要多少显存说明都有哪些部分，每部分怎么算的，以及用deepseed每一个阶段节省多少内存，怎么节省的，计算过程中都有乘以2字节是为什么，什么原理6.做Rag 时候的分块策略7.BM25原理，RRF的原理8.Kl散度的输入是什么，怎么来的手撕：用torch实现kl散度

学历防定位 有佬了解歌尔微电子的工作强度吗 只知道周末没有加班费 日常晚上加班多吗