大模型实习面试

一面光速收到感谢信算法题是道贪心，写了一点bug但改出来了基本都是八股，不问项目关于prefix tuning lora，beam search，topk,topk之类的都答出来了，但还是挂了，真的很难绷得住，是不是kpi了

LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南 1.微调（Supervised Finetuning） 指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现”出来，进行其他类型的任务，如问答类型的任务。一般指令微调阶段对于在具体行业上的应用是必要的，但指令微调阶段一般不能灌注进去新知识，而是将已有知识的能力以某类任务的形式展现出来。 指令微调任务有多种场景，比较常用的有： 风格化：特定的问答范式 自我认知：自我认知改变 ...

4.23面的，对友友们有帮助的话记得点个赞哦讲论文和项目介绍下自注意力机制以及为啥他能提取全局信息自注意力机制复杂度这么高，那有没有办法解决窗口注意力机制怎么处理边界（没答出来）BN、LN区别，以及为什么应用场景不同BN把均值和方差作为变量求导，还是常量来求导？（猜错了）算法题给了个hard  做了半个小时。 Leetcode149。。。。已经挂咯#快手##算法##计算机视觉##实习##面经##凉经##大模型#

面试岗位：aigc算法工程师📅 oc时间线3.29 在boss上给三个投了简历，都是37aigc岗位的，其中两个hr（高姓，郭姓）看了简历直接拒了，后端的小哥看了简历，给了内推码，然后顺利过得笔试资格。📅 oc时间线4.15 笔试一个半小时 4.23 告知笔试通过📅 oc时间线4.29 进行了业务一面业务面有两个面试官，其中一个负责提问，另一个没说过一句话，面试体验很好。流程就是自我介绍，然后简历深挖，时间30分钟然后第二天，就是4.30号就告知业务一面通过 我二面选择时间是5.8的15.30📅 oc时间线5.7 14.00，高姓的hr突然打电话过来，问为什么没有参加面试😨我瞬间懵逼...