京东广告算法二面面经

【更多内容移步小红书～】1. coding，梯度下降法解方程2. 挑一个觉得做的比较好的项目讲（讨论项目细节）3. 看项目里用了dpo算法，讲讲对dpo的理解4. llm效果比小模型好很多，为什么不在线上使用

1️⃣RAG部分1.讲一下RAG的总体流程？—结合项目2️⃣Query 理解2.用户理解阶段一般会做哪些处理？有何作用？可以做哪些优化？3️⃣Index 构建3.文档问答中，如何构建索引，提升对用户问题的泛化能力？4️⃣Retrieval 召回4.多路检索如何实现？如何合并多路检索的结果，对它们做排序？5️⃣Reranker 精排5.如何构建重排序模型的微调数据？6️⃣模型结构部分6.RoPE相对正弦位置编码有哪些优势？7.为何使用 RMSNorm 代替 LayerNorm？8.RMSNorm与LayerNorm在数学公式上的核心区别是什么？7️⃣微调部分9.指令微调（Instruct-tuning） 和 提示学习（Prompting）的区别是什么？10.LoRA的工作原理及其优势？11.为什么在参数高效微调中使用低秩矩阵分解？

求经验

发面经攒人品1.自我介绍环节，简短讲完教育经历，实习经历，科研经历(不相关就跳过了)2.实习经历比较相关，说话头\换脸，说实话实习复现了不少工作，然后又隔得比较久了，就讲了自己最近看的HunyuanVide里面的一个人像视频模型和字节开元的一个人脸编辑模型。3.Stable diffusion拷打，模型结构，推理流程，模型预测了什么，为什么要预测这个。4.讲解这个岗位和广告那边更贴近一点，问对这个领域有没有什么理解。5.力扣题拷打 1.将正整数n拆分成任意k个数，求拆分后的累乘最大是多少？2.螺旋遍历矩阵，力扣hot100原题。感觉答的还不错，希望能过吧。