秋招回顾3:携程算法岗面经

背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投

流程:投递岗位为算法工程师-NLP方向,投递时间n,笔试时间是m=n+14,一面时间是k=n+26=m+12,over

一面 30min:

  1. 自我介绍
  2. 挑一个具有代表性的项目说一下
  3. 对项目细节进行提问,某个地方怎么实现的,为什么这么实现
  4. 可以解释一下熵吗,它的公式怎么算的?拿到一个BERT的base版本的原始模型,训练的时候,第一个epoch模型的判定结果很可能是错的,这个时候熵还可信吗?
  5. 交叉熵和KL散度有什么关系?(以上3-5都是针对2讲的项目提的问)
  6. BERT的缺点?可以从预训练方法角度解答。(MLM:静态MASK和动态MASK)(回答出了:最大长度/静态编码和动态编码)RoBERTa相比BERT有哪些改进?BERT的输入有哪几种Embedding?你有了解其他模型去尝试解决长度限制的方案吗?
  7. 回到项目进行一些实操角度的提问,代码是你写的嘛?是pytorch还是tensorflow?用过bert4keras嘛?
  8. BERT是怎么缓解梯度消失的?(残差和归一化)归一化用的什么?(层归一化)LN和BN的区别?
#你觉得今年秋招难吗##你的秋招进展怎么样了##秋招面经##携程#
全部评论
我比你时间还短,20min,也是让我挑一个代表性的项目说。。这不会是什么KPI面吧
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发布于 2023-03-19 12:01 美国
熵可不可信好奇怪的问题,熵作为信息量的期望,衡量信息量没啥可不可信的说法吧,请教下这个要咋回答
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发布于 2023-03-14 18:51 上海
多谢分享吼╭(°ㅂ°`)╮
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发布于 2023-03-13 12:48 广东
楼主获得offer了吗
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发布于 2023-03-13 12:57 上海
这是刚刚开始的春招还是秋招的面试呀
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发布于 2023-03-14 09:15 江苏
请问有没有携程推荐码呀~
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发布于 2023-03-17 17:01 江苏

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