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2024-11-30 15:52
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发布于 2024-11-30 17:50
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发布于 2024-11-30 17:29
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Shopee 大模型开发 一面
1、自我介绍2、训练和推理的并行策略大模型训练和推理常见的并行策略主要有数据并行、张量并行、流水线并行和专家并行。数据并行是每张卡放一份完整模型,不同卡处理不同 batch,然后通过 All-Reduce 同步梯度。它实现简单,但模型太大时单卡放不下。张量并行是把同一层的权重按列或者按行切到多张卡上,每张卡只算一部分,再做通信聚合,适合单层参数特别大的场景。流水线并行是把不同层分配到不同 GPU 上,让不同 micro-batch 像流水线一样流动,能解决单卡放不下完整模型的问题,但会有流水线气泡。专家并行主要出现在 MoE 结构里,不同 token 路由到不同专家,参数量可以很大,但每次只激...
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攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!1.项目拷打2. grpo 和 dpo 以及跟最早的 ppo 有什么区别,这个你有了解吗?3.在做大模训练时,一般用全参数微调还是 lora 微调?简单描述下 lora 的原理。4.训练的优化器一般用什么? Adam 跟 SGD 的显存相比哪个占比更高?5.对搜推有了解吗,比如精排、召回的模型?除了 FM 和 DeepFM 这种做特征交叉的结构,还有哪些其他的做特征交叉的结构吗? DCN 了解吗?6.精排和召回的区别在哪,或者说为什么一般先做召回再去做精排?7.代码题: leetcode hot 100的题
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有校招进迅雷的前辈吗?新人第一年有年终吗?
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三月初学校发的一个校招信息,通过邮箱投简历过去没十分钟就回了初筛通过(效率最高的一集)到今天之前有一次电话面,自我介绍一下再针对简历稍微挖了一下,没上什么强度。今天线下面1v10,bro投的硬件主要就针对差分探头和扩流功放这俩项目进行深挖,基本就是问到你答不上来为止(当然我没宕机基本都答上来了)中间坐c位的那个是执行董事还是哪个领导侧重问了下智能车那边我具体做了个什么事,篮球杯和成图具体做了什么个任务。有个负责硬件的主管问了下SGMII和RAPIDOUT接口设计碰见某种问题应该如何排查问题,其他的就没啥了。稍微上了下强度但相比cvte还是好点,笔试很简单,最简单的一集。最后就是谈能不能接受外包,目前答应了还没谈待遇,回头再看看有没有别的机会,没机会就去了😋
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03-23 11:33
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长得好看会提高面试通过率吗?
颜值确实能在面试里带来初始好感,但它从来不是决定通过率的核心因素,顶多算是隐性的印象加分项,而非硬通货。面试的第一印象里,整洁得体的外表会让人眼前一亮,长相出众的求职者更容易让面试官记住,在同等基础能力的情况下,这份好感可能会成为微小的优势。可面试官最终看重的,永远是岗位匹配度,专业能力、应变思维和工作态度,空有颜值却答非所问、缺乏实操经验,哪怕外表再出彩,也很难拿到录用通知。职场招聘的本质是筛选能解决问题的人,企业不会为了颜值放弃实用性,很多面试官打分时,会刻意规避颜值偏见,把专业素养放在第一位。与其纠结外表加分,不如打磨自身硬实力。干净得体的穿搭、从容白信的谈吐,远比单纯的长相更能打动面试官。也更能支撑长期的职业发展。
长得好看会提高面试通过率...
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