一周日常实习面试

bert结构，mask attention作用

激活函数种类

开放性问题

数据清洗，翻译任务数据匹配有问题如何解决

算法题 右视图

对小语种不感兴趣，说得熟悉熟悉法语日语德语

腾讯ai lab，两个面试官

bert结构，transformer结构，负采样（项目）

layer norm

开放性问题，基因序列和蛋白质序列匹配问题

算法题很简单，就懒得说了

最后提问聊天阶段，突然说什么时候能去深圳，直接破防🤣白面了

出门问问

transformers 结构，bert结构，参数量

位置编码

激活函数种类

layer norm

百度 面试官很可爱

主要就聊了一下项目，讲一下模型，怎么优化的

算法题 中文分词，前向最长匹配原则，很简单

只用了30分钟就面完了，面完就说约二面，百度怎么面的这么水？

字节

挖项目，比较，优化，问的很细很细，还会时不时跳回了问这个项目细节

transformer模型

多头的作用，参数维度，复杂度和单头比较有多大差异

正则化方法，区别

layer norm作用

做题：

梯度下降算法

最长回文子序列

面试官会和你一起做题

总共面1小时40分钟

字节问的都是拐弯抹角的，还要你自己算一些具体参数

算法题也算是偏难一点的了，花了半个小时