美团NLP算法一面面经

面试时间:3.27
总时长:50分左右

没有自我介绍环节,上来面试官先简单介绍了下部门和面试流程(算法题—>八股—>项目—>反问),然后直接开始做题。

算法题:
求出多峰数组的任一个峰,要求时间O(log n),相当于leetcode 852的多峰形式

八股:
机器学习中过拟合的特点和解决方法
介绍一下self-attention和multi-head attention
RoBERTa相比BERT的改进
focal loss相关
介绍几个PEFT方法:p-tuning v2,对比v1的改进,lora

总结:面试官很友善,题目没思路会一点点提示,总体体验不错,奈何本人太菜,预感要凉。

全部评论
同学,可以试下拼多多的实习,欢迎私聊,可内推
3
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发布于 03-28 00:04 上海
有二面通知了嘛佬
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发布于 03-28 14:20 北京
国泰君安
校招火热招聘中
官网直投
佬,算法题是在自己本地ide上写吗
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发布于 03-31 16:44 香港
平台技术部的女面试官?问题跟我有一半是重合的代码题也一样。。。。
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发布于 04-07 23:39 北京

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感觉寄了()前后加上自我介绍一共31分钟,感觉完全是没什么兴趣,,当然这和本鼠简历一坨脱不了干系..随缘记一下吧,今年估计没有实习了,明年再整😅开头:自我介绍,没什么可说的,随便问了下提的相关经历,问了下最长实习时间(感觉这一步已经可以埋了)然后问了下项目,说是项目其实本鼠也就只有一个bert微调稍微沾点边,扯了半天才把项目说清楚,然后问了我大致流程,基本上算把bert架构讲了一下,不过现在回想当时确实很急,好多地方讲的很不清楚。问怎么优化,说的是把二次加权kappa系数作为损失函数(但是口误说成卡方系数),然后面试官让讲一下“卡方系数”,吱吱唔唔半天没想起来,只想起来上边,分母忘了。然后问transformer架构,应该答上来了,不过encoder,decoder中间可能口误了,然后问了下这俩分班能做什么,回答是encoder可以像bert这样做一下迁移学习的下游任务,decoder不理解,gpt好像用的这个架构()然后问知不知道lora,不知道问了道题目,但是哥们题目都没听清,稀里糊涂的答了一下,自己感觉都一坨😅 这段也寄最后因为简历太拉没什么可拷打的了,在大概20分钟的时候说抽到题给我做..题:三数之和,本鼠对传统算法题一点没了解,考前看面经看到两个,一个是这个,一个是旋转矩阵,就看教程看了一下,结果真抽到了😚😚感谢前边大佬的面经orz,不过属鼠倒是写出来了,但是!我不知道怎么输入,,和leetcode不一样啊😭写完函数上哪去输入nums啊😅给面试官都整无语了,最后他看了下我的代码让我讲讲过程,问了下时间复杂度就没后续了。最后反问,感觉没什么问的,就结束了用时30min整,面之前跟哥们说他们先开几局lol我随后到,面完兄弟们第一把还没整完😅orz磕了,说不定hr就是话少😋,说不定嘎嘎缺人😏,说不定只有我自己投😍😎😎😭准备了好多都没有问,专门看了一下压根不用的机器学习算法和归一化,优化器这种,结果好像根本没撑到问这块直接被谬啥了😭玉玉等下学期啦😤 #沉淀#拉爆你舍友# 165白皮大学生# #我的实习日记#
查看5道真题和解析 我的实习日记
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