大模型

最近看大模型应用开发，好眼红，但项目八股论文是没有的，请问各位佬有什么快速转入的方法吗#牛客AI配图神器##牛客创作赏金赛##大模型##后端#

个人背景：双9，0对口实习+0对口论文，2月中下旬投完小论文后，由于自己本身没有太多大模型的经验，一直在纠结是做传统NLP/搜广推/大模型，甚至是开发。在纠结思考了很久，综合牛客+xhs各路dl的建议后，决定全力梭哈大模型。准备过程2月中下旬开始准备大模型八股+刷力扣，目前力扣300题左右，八股找了一些大模型资料看了一遍之后，3月中下旬开始大规模海投。投递记录OPPO：大模型算法岗，3.7投递，一直在初筛阶段；蔚来：大模型应用研究岗， 3.9投递，一面 + 二面后OC已拒；腾讯音乐：技术研究—自然语言处理（TME没有专门的大模型岗），3月初投递，一面 + 二面 + 三面 + HR面， OC；美...

#内推##实习内推##社招内推##夸克##大模型#本人在夸克做VLM算法工作，目前小组在大力推进春招实习生招聘，以及社招，欢迎多模理解VLM方向同学投递~有问题欢迎评论留言或私信沟通~🌟 我们的优势：浓厚的技术氛围：我们小组专注于前沿技术的研究与应用，特别是VLM等领域。无论你是对基模型的开发感兴趣，还是渴望探索VLM在各个应用场景中的实现，这里都有你施展才华的空间。良好的同事关系：同事们不仅专业且乐于分享知识，彼此之间的支持和协作使得工作更加愉快高效。💼 工作内容：参与VLM基模型的研发，探索提升模型性能的新方法。开发基于VLM的应用，将最先进的技术转化为实际产品，服务于广大用户。

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9.1 同花顺 大模型（2+1）🚀主要是以项目为主，掺杂八股，八股具体如下（忘记顺序是什么样子）：1. Transformer的自注意力机制及相比RNN的优势？2. 自注意力计算中为何除以 $$\sqrt{d_k} $$？3. 现在LLM微调的方式有哪些？ 再问Adapter和Lora的区别？4. LLM的架构有哪些？现在使用的是那种？为什么？5. Prefix LM与Causal LM区别？6. RLHF流程? 当时不太懂，没深问，现在需要多了解7. 如何优化大模型训练速度？8. 跨模态对齐你是如何做的？Q-Former与MLP适配器的优劣。9. LLM训练中遇到Loss突增如何解决？#实习# #秋招# #大模型# #nlp# #金融# #算法# #八股#

腾讯 NLP (2+1) 🥲🥲 HR面后挂了1. 实习+项目介绍 2. 讲一下大模型的发展史3. 分布式架构你了解什么？展开描述下4. 跨模态对齐的方式有哪些？为什么现在逐渐不使用Q-Former？5. Baichuan2-7B的模型架构怎么样的？它的位置编码怎么实现的？跟Qwen家的位置实现编码有何不同？6. Qwen-VL有使用了解过吗？它的架构怎么样的？有什么独特之处？7. 说一下Adapter和P-tuning以及Lora之间的区别和联系？8. 你的数据集如何构建的？如何评测的？请详细展开说下9. 你在进行数据集评估过程中，遇到哪些困难？怎么解决的？10. RAG检索的内容是否真的相关？有没有进行Rerank或者其它别的操作？11. 对于Agent你有什么看法？12. 强化学习DPO了解过吗？跟PPO的区别？有什么好处？13. 请谈一下大模型完整训练过程以及每一阶段有什么作用？14. 你如果让你来评价你自己，你觉得自己的优势是什么？15. 你自己职业规划有什么想法？16. 你如何看待这个职业？#腾讯# #大模型# 面经 #校招# 实习内推 #互联网大厂# nlp自然语言处理 #腾讯校招# 腾讯客服 #ai算法工程师#

50分钟上来拷打我学制为什么这么短40分钟项目拷打+八股1. MCP A2A2. autogen3. dpo数据怎么构建4. 有没有用推理加速框架 VLLM这些5. 说说react agent和multiagent区别6. MCP和function call区别7. 如何判断歌词生成的好坏8. LLAMA  3结构9. 用的啥卡10.agent用的啥模型，跑一次多久，是不是很贵10分钟代码写个归并排序 #面经#  #腾讯#  #算法#  #大模型#

先介绍了部门业务，主要工作内容然后讲简历里的论文，面试官问的很细，包括论文背景，输入输出，idea怎么来，包括有些没理解清楚的会进一步确认。项目里用到的qwen，讲一下qwen结构qwen-VL的三个训练过程多模态llm实现方法有哪些，讨论一下几种方案好坏做题：二叉树层序遍历然后闲聊：有没有尝试微调大模型，有什么调参经验（本人实在没啥好的经验，就随便瞎扯了一些，面试官也说没关系）plus：b站面试官态度真好，面试感觉更像是一个探讨技术的过程，说的不清楚的地方也会继续引导，体验真不戳#bilibili求职进展汇总##面试体验感最好的是哪家？##暑假实习##算法岗面试##大模型#

从十月份开始确定项目方向，模型选择和技术栈搭配。 从 Ollama 开始配模型，加入 Langchain 处理链路，然后开始前后端联调，各种报错接踵而至。每天没有需求了就一个人在工位敲敲敲，耳机一带就是肝，睁眼就是九点半十一月开始基础功能完成，开始处理文件检索，对中英文引用不同库处理。又在司内看见一些分享方案，又尝试加入搜索召回。拿公司mac跑的模型，一开终端风扇就疯狂转，搞得同事都来问我你小子又不学前端是吧，谁家运行前端电脑这么吵？后面快离职的时候又开始搞搜索推荐，把部门搜推的文章看了，发现技术门槛太高了，只能自己慢慢琢磨方案。没逝的，自己慢慢啃呗。又还想加入热搜排行榜的功能，因为在腾讯也做了一个多月排行榜的业务，前端这个还是熟练的。离职后又完善了一部分，自己还是喜欢用的，后面设备跑起来会更快。等明年去实习了，直接就是一整套方案放到司内，做点技术分享技术栈：前端： Next.js + Ts后端：Python（Flask）模型相关：LangChain 工具链：处理 Prompt、上下文检索和输出解析。NLP 工具（Jieba、TF-IDF）：用于中文语料分析和推荐。文档加载与处理（PyPDFLoader）：支持用户内容输入。LLM 模型（Ollama，Lama3）：实现核心问答和扩展功能。#现在前端的就业环境真的很差吗##前端##大模型##实习##项目##简历#