算法

24届被辞退了，投了3000+简历，拿了7个offer，好不容易选一个自己喜欢的，三个月把我辞退了，还给不出理由 #裁员#  #秋招#  #25届#  #算法#  #算法工程师#  #offer帮选# 💼公司岗位算法工程师  大模型 搜推

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#