度小满 NLP算法实习 一面面经

全程45分钟，部门是百度文库策略部这次是鼠鼠遇到过最难崩的一次，从跟面试官打招呼的时候我就感觉到这是kpi面，面试官是个女生，感觉年龄还没我大，声音感觉萎靡不振，估计是被逼着来面人的因为这个是之前在实习僧投的，我当时上传了我的简历并且在系统里填了，结果那个简历文件看不到，面试官只能看到系统里填的，我系统里填了四个项目，难崩1.自我介绍2.介绍第一个项目，无提问3.让我介绍第二个项目，无提问4.让我介绍第三个项目，无提问5.让我介绍第四个项目，无提问6.问问题，第一个让我介绍llama结构，我从远古记忆里回忆出来一点答了，第二个让我介绍最新的模型，我说听说mamba最近很强，但是模型结构还没看7.代码题，是数组中第k大元素，On时间复杂度；鼠鼠知道这个是要建堆做，但是没看题解还，所以不会，就换了一道动态规划机器人移动那道题总的来说是最难崩的一集，一开始我就感觉是kpi面，但是我还是坚持面完想看看是不是，面完感觉确实是kpi面，唉，看来实习僧投的不太靠谱，还是得官网投递吧顺带一提，这次面试用百度自己的会议系统面，这系统我是服了，我一进会议就闪退，我只能开它网页版的，然后共享桌面也做的不是很人性化，之前用阿里的钉钉会议、京东的会议啥的系统都还可以，这次属实是无语住了——————————————————-面完一个小时更新一下，刚hr打电话说一面过了约二面，更加难崩了不知道是太缺人了还是轮流拿我刷kpi😭 #实习#  #算法#  #面试中的破防瞬间#  #实习，投递多份简历没人回复怎么办#  #简历被挂麻了，求建议# #软件开发2024笔面经#

全程1h1.问项目2.八股transformer encoder和decoder的区别transformer encoder中的信息怎么用到decoder中RNN和transformer的区别讲讲对多头注意力的理解lora的原理大模型如何加速推理？如何压缩？模型蒸馏3.算法题二维数组查找二分查找左侧边界

全程50分钟，被拷打得半死的一集😭1.自我介绍2.拷打第一个项目，这面试官确实很懂技术，疯狂拷打，我的是一个RAG的项目，我讲到构建向量数据库的时候问我用的embedding模型的结构是什么，输出向量的维度，用的切分段落的模型的结构，然后我讲到lora微调又让我将lora的细节，讲lora训练过程中transformer更新哪些参数；然后让我讲chatglm123怎么变化的；最后让我讲缓解幻觉的方式，总之鼠鼠被问的戴上了痛苦面具😭3.拷打第二个项目，我的是一个论文的项目，然后我共享桌面讲论文，这将成为今天最轻松的时刻4.问我问题，问了我transformer结构，我开始吟唱，结果刚吟唱就被打断，问我输入的向量纬度，然后我吟唱到多头注意力的时候问我为什么要除以根号dk，然后说到layer norm的时候问我对哪个纬度做归一化，直接被拷打麻了😭5.代码题，反转链表，由于个人习惯我用了一种把节点存在list里的方法，做完又让我讲不用list的方法这次拷打让我极其难崩😭看来基础知识还是学的不够细———————————————————问了认识的主管，说下周给我发offer米孝子，启动！———————————————————-发了offer，签了顺便问下路过的佬有没有去武汉小米实习的，可以交流一下，组个饭搭子什么的 #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#  #软件开发2024笔面经#

1.自我介绍 2.拷打论文 围绕论文的一些问题 2.1有哪些常见的图卷积 2.2指标 2.3attention是怎么做的 3.拷打另一篇论文 围绕论文的一些问题，延展八股 transformer架构 layer norm和batch norm 区别 自注意力结构 T5架构和任务设计 Bert的最大长度限制 了解哪些attention方式 encoder和decoder区别 4.拷打项目 常见的微调方式 open性问题：你觉得llm和传统的nlp模型的区别在哪？ 5.手撕代码：三数之和