小天才笔试——算法

字节大模型算法在职接实习秋招辅导 带做项目（可以作为简历项目）带实践大模型（cpt sft rlhf rag agent都涉及）带面试辅导（面经 简历包装 模拟面试）别焦虑找不到实习了

2.6投的简历，2.7就有电话来约面试，2.8就面试，进程推进还是蛮快的，应该是缺人，所以想去蔚来base上海的，可以去冲冲！分享一下一面面经：1.  自我介绍2. 了解工作时长，一周工作几天，之后的时间规划3. 为什么往测试开发方向发展，你对于测试的理解是什么？4. 测试是一项什么样的工作？5. 你发现缺陷后会继续跟踪缺陷的解决方案吗？6.关于缺陷本身是怎么解决的？缺陷解决的流程理解7. 介绍上一份实习经历测试的对象，需要满足什么样的用户需求8.在这个实习经历中担任的角色，负责跟踪新需求还是做回归测试比较多9. 测试用例数量很多，有疑问为什么有这么多用例和缺陷10. 测试用例是自己写的吗，还...

陌陌用户推荐匹配 纯业务 看网上说氛围不错海康title大点（？）研发岗 实习生不加班也只是去实习商汤 title更大点（？） 基座研发 但是听面试官意思是要疯狂洗数据三个base没有倾向性，只是打算实习一段，秋招all in互联网算法。稍微更倾向于研发，不知道研发岗经验对业务面试是否有用，反之业务岗对研发面试是否有用目前文章没中，实在没有更好的面试了求各位佬给点意见 帮忙分析一下      

✅一面1️⃣深挖多模态论文2️⃣介绍transformer架构3️⃣详细说一下Decoder的因果注意力 QKV分别来自哪4️⃣Attention为什么要做scaled 不做会怎么样 为什么用根号d_k5️⃣Transformer怎么做加速训练（KV缓存） 训练和推理有什么区别（并行化）6️⃣深挖多模态大模型论文用的video-llama 讲一下大模型的结构7️⃣论文用了CoT讲一下论文的CoT是怎么样的8️⃣微调用的LoRA介绍一下LoRA9️⃣LoRA初始化怎么做的，用的秩是多少，为什么不选其他的数1️⃣0️⃣知道deepspeed和megatron吗？分别介绍一下1️⃣1️⃣论文用的deepspeed详细讲了一下三个stage分别是什么✅二面1️⃣深挖多模态和大模型的论文2️⃣Decoder文本生成有哪几种方法3️⃣还知道哪些多模态大模型4️⃣介绍一下ALBEF、BLIP5️⃣BLIP2的结构是什么  两阶段怎么训练的 有哪些损失6️⃣知道PEFT吗 讲一下LoRA7️⃣还有什么微调方法 -> prefix-tuning和P-tuning 两者分别是怎么做的 为了解决什么提出的8️⃣后面就是一些场景题✅三面1️⃣深挖论文2️⃣讲一下multi-head attention 用pytorch手撕一下 要可以实现cross attention的3️⃣讲一下你用的大模型是什么结构 特征是怎么喂给大模型的4️⃣大模型训练为什么不用SFT5️⃣LoRA是什么？有什么好处6️⃣知道RLHF吗？讲一下训练流程7️⃣接下来就是好几个场景题，电商相关的，用大模型解决prompt应该怎么设计，怎么处理prompt的输出，怎么过滤错误格式的输出📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。