算法

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这两面相对第一面（个人第7面）能挖的东西感觉更少了，面试大部分在围着我的项目聊，八股基本涉及的特别少。2024/11/14（二面）1. 自我介绍2. 聊项目3.手撕，一个二维矩阵相乘4.手撕，根据输入建立一个树结构，需要处理错误情况（一个节点指定了一个不存在的节点作为他的父结点）5.自注意力的N平方复杂度体现在哪块？6.推理加速的方法？7. kv cache是什么，为什么要使用kv cache，kv cache的大小和哪些东西相关？2024/11/19（三面）1.自我介绍2.手撕，互动窗口内的最大值，用队列解。3.折回来聊项目，基本上简历上写的项目全聊了一边。下面是一堆八股，因为这个团队不仅要做算法还要做开发，因此有很多开发的八股，我都不会😅4.tcp怎么保证可靠传输5.从输入一个网站url到浏览器解析出前端页面的全过程。6.关系型数据库和非关系型数据库之间的区别。7.内存里堆和栈的区别。8.常用的激活函数。9.讲一下transformer里的自注意力机制。二面、三面秒过，已约hr面。 #字节# #字节求职进展汇总# #字节复活赛# #秋招OC许愿# #秋招# #算法# #面经# #字节面经#

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本人只做点业务数据sft, 做的更加偏向于粗糙业务，直接被拷打麻了，望佬看到可以给我指点一下1. 现在有一个非常完备的sft指令集，你只能选择1w条，你如何选择数据来使模型的能力更加提升+完备？2.我们知道sft的时候尽量不要注入知识给模型，因为只希望sft可以提升模型的指令遵循的能力，注入知识的话，可能会导致后面使用的时候模型容易出现幻觉，那我们怎么确保自己选择的这1w条数据没注入知识给模型呢？3.7b和13b模型微调同一批数据，学习率哪个大？4. Pretrain/sft/ppo学习率怎么变换？5. 学习率和batch大小变化一致吗？6. 做表征学习的时候，模型坍塌的原因？7. 为什么做rm的时候，用不同的小模型大模型来采样生成后训练出来的rm会比以前那种方法奏效？这很反直觉，因为按照直觉来说的话，这种方式可能会让rm偏向某个权威的模型8. 现在有很多种方法，有做完pt直接做rlhf的，也有按班就步的pt-sft-rlhf的，还有直接不做rlhf的，你觉得为什么这些方法都有效，你觉得是什么原因造成的？#滴滴##秋招##面经#  #算法#  #八股#

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一小时，拷打transformer你怎么理解AIGC？讲一下transformertransformer和cnn的区别transformer中embeding怎么做的位置编码你了解哪些形式三角函数位置编码有哪些好处，旋转位置编码呢position embeding 和input怎么融合的多头注意力相比单头优势，encode的时候多头会做融合吗？还是什么时候做融合？拆成多少个头有什么规律吗？之后的层归一化怎么实现的前馈神经网络有几层，为什么要用mlp这种结构？像gpt和图像生成，大都是decoder-only架构，为什么xl参数量多少相比于传统的模型和思路方法，为什么能达到现在这个效果，以及你怎么看待它未来的发展。多模态模型了解哪些？无手撕#阿里##算法##面经##如何判断面试是否凉了##秋招#