字节大模型算法日常实习一面凉经

1.八股：一个7B参数的大语言模型，在训练和推理时分别需要多少显存？影响显存占用的关键因素有哪些？2.八股：SFT 阶段，7B 和 70B 模型的学习率设置通常有何不同？背后的原理是什么？3.项目：DPO 训练过程中，你会重点关注哪些评估指标？为什么？4.项目：训练一个基于 pair 对的 reward 模型，loss 函数怎么写？如果是非 pair 形式（只标注最优 response），loss 又该如何设计？5.项目：DPO数据构造中常出现正负样本不均衡问题，你有哪些解决方案？6.项目：用DPO缓解幻觉时，如果反而引入了新的幻觉，可能是什么原因？7.项目：DPO中的beta参数代表什么？过大或过小会带来什么影响？8.项目：你在微调时是否观察过不同层的梯度差异？9.项目：不同参数高效微调方法（如 LoRA vs Adapter）在你的任务上效果对比如何？

市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面（电话/视频）：基础筛选，约20分钟 2. 部门主管复试（现场/视频）：专业能力考核，约30-40分钟 3. 总经办终面（现场）：综合评估与岗位匹配度，约20分钟 TL参考：投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点：突出与岗位相关的经历（如活动策划、数据分析），结合品牌调性（国风、年轻化）举例。 - “你了解霸王茶姬吗？最近的市场热点是什么？” ✅ 必答知识点： - 品牌定位：“原味鲜奶茶”赛道，对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品：伯牙绝弦（年销1亿杯+） - 近期热点：春节翻译争议（Lunar ...

1.GAN和Transformer 这两个分别在你的项目里承担了哪些作用？这两个是怎么帮助你推动模型进行图像或者视频重建并提升性能？2.你的GAN以及生成器和判别器主要负责什么工作的，讲一下他们的核心作用以及怎么协同的3.你做项目的时候是先用的生成器还是判别器，为什么要这样设计呢？4.你的轻量化参差模块在优化Swin transformer发挥的什么作用？5.计算机视觉中多尺度融合是什么含义6.为什么深层次神经网络中提取的图像特征被称为”语义特征”？怎么处理图片信息的，多尺度特征的提取怎么提升的模型性能，你用了什么技术和算法框架去实现的7.在你处理模型时用的什么注意力机制，在大模型图像处理项目时这些模块在整体架构分别承担了什么职责？8.你在里面用的对抗损失函数怎么设计的，怎么结合别的模块使用的9.你用的WGAN，他和原始的GAN是怎么改进梯度问题的，以及损失函数中梯度惩罚项怎么实现的Lipschitz约束10.你说一下逻辑回归他的原理还有适用场景以及如何实现的11.在逻辑回归中，我们一般用交叉墒损失函数，你可以说一下为什么吗？12.你结合一下逻辑回归二分类任务，说一下为什么这种情况经常使用交叉墒损失而不是均方误差损失呢？13.L1L2正则化在机器学习模型中的作用是什么(这里要求写数学公式)14.请详细介绍一下PPO这个在强化学习中的策略优化算法，主要思路和流程是什么15.在PPO的算法损失函数中，有两个操作，一个是clip，还有一个是min，请你说一下这两个操作的方式作用还有他们在PPO中的意义。16.在PPO算法的损失函数设计中，cilp的操作已经能够限制策略更新的幅度确保稳定性，为什么还需要在损失计算中取原始的目标和clip的较小值？如果只保留clip部分，不取较小值会有什么问题？

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