许愿一个阿里妈妈三面

1.问硬件、硬件利用率2.讲讲deepspeed几个阶段，分别分片什么、代价是什么3.模型训练时间如何估计4.DP和DDP的区别5.最多用过多少张卡6.训练过程如何做模型监控7.数据配比怎么量化才是一个好的方案8.讲一下预训练数据处理9.预训练和SFT如何评估10.encoder-decoder、encoder、decoder区别11.讲一下文本输入大模型到输出的过程12.decoding策略13.大模型结构有哪些变化14.拷打论文15.手撕:cross-attention

----------------------------------12.30 一面全部问的实习手撕：快排----------------------------------1.6 二面问实习了解过 LLM 类似的机器学习相关的原理性的一些东西吗？（说了些transformer原理）agent的几种模式？分别有什么特点和优劣？反问：几轮面试 回答：两轮技术面+一轮hr反问：部门 回答：同花顺的ai部门----------------------------------暂无后续bg四非本，还是太难了没什么面试，唉

1、实习介绍2、讲述论文内容和细节。3、是否了解过多模态大模型，简单讲一下了解的多模态大模型。4、dpo 和sft的区别，可以先dpo后sft吗？5、如何处理reward hacking？6、dpo如果应用在第一轮对话中应该怎样做，你会如何构造这个数据集合？你认为多轮对话中，数据分布应该是什么样的？手撕hot100：二叉树的右视图

1.项目介绍，问实习和论文2.大模型的超长上下文问题怎么解决预训练和 SFT 的损失一样吗3.RL 中 Reward 和优势有什么区别4. LoRA 训练和全参训练的优劣5.了解哪些常用的 RL 算法6.最新的 GSPO 重要性采样7.讲一下 DeepSeek R1，推理模型怎样训练8.GRPO 比 PPO 强在哪9.对 DAPO 和 VAPO 有了解吗10.代码：接雨水