抖音大模型｜社招3轮面经

1️⃣抖音一面
1、聊项目。
2、AUC的两种公式是？你能证明这两种等价的吗？
3、BERT-CRF中，为什么要加CRF？好处是？
4、self-attention为什么要用QKV三个矩阵，不用有什么问题？有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的？
5、reinforce属于on-policy还是off-policy？为什么？
6、reinforce带上baseline好处是？reinforce的loss写一下？
7、策略梯度会推导吗？简单写一下？
8、代码题（代码题一般别着急写，先跟面试官说下思路，确定了再写）：lc 46，全排列（lc表示leetcode，下同）。lc 73，矩阵置0。

2️⃣抖音二面
1、介绍项目。
2、知识蒸馏有哪几种？你觉得哪种效果最好？
3、nlp的数据增强方法，主要有哪几种？每一种举个例子？
4、分类的损失函数为什么是交叉熵而不是mse？
5、BERT对输入文本的长度有什么限制，为什么要限制长度呢？
6、BigBird里面有哪几种注意力机制？相比原始transformer的self-attention的优势？
7、场景题：如何根据拼多多的商品数量，估计淘宝的商品数量？
8、给出emb_size, max_len, vocab_size, ff_inner_size，num_heads, 12层，求BERT参数量。
9、代码题：n皇后问题。
3️⃣抖音三面‍
1、简单聊项目。
2、CRF和HMM区别？CRF为什么比HMM效果好？
3、如果BERT词表很大，比如vocab_size达到几百万，怎么办？
4、快速手写一些transformer的mha（多头注意力），伪代码意思一下就行。
5、为什么对比学习中，temperature很小，而知识蒸馏的temperature比较大？
6、你觉得在抖音买东西，和淘宝、拼多多他们的区别是？（我没在抖音买过，就只能现场编。）
7、你最近看到过哪些paper？简单介绍下？
8、你觉得自己有那些优缺点？平时喜欢怎么缓解压力？
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