字节 多模态算法 筋斗云 一/二面面经
一面
项目介绍
八股文:
- LLM Decode 策略
- Greedy Search 和 Beam Search
- Greedy Search 是最优的吗?
- LoRA? 初始化?计算复杂度?
笔试题:
- 合并多个链表
二面
二面项目倒是问的挺多的,甚至面试官还看过简历里的论文,专门问了论文里他看的一些我没讲到的点
八股文:
- Transformer 的整体时间复杂度
- 一层 Transformer 内部的时间复杂度?以及 Attention 的占比?
笔试题:
- 有 min_size 和 max_size 约束的 kmeans 实现,即每个蔟内的点的数量有限制。
项目介绍
八股文:
- LLM Decode 策略
- Greedy Search 和 Beam Search
- Greedy Search 是最优的吗?
- LoRA? 初始化?计算复杂度?
笔试题:
- 合并多个链表
二面
二面项目倒是问的挺多的,甚至面试官还看过简历里的论文,专门问了论文里他看的一些我没讲到的点
八股文:
- Transformer 的整体时间复杂度
- 一层 Transformer 内部的时间复杂度?以及 Attention 的占比?
笔试题:
- 有 min_size 和 max_size 约束的 kmeans 实现,即每个蔟内的点的数量有限制。
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