互联网算法工程师，持续Follow新技术，深耕所处领域，保持求职思考

汇川集团 AI算法(2+1) 🚀一面技术面 二面是HR面（我是没想到），终面 主管综合面（技术+规划）1. 实习+项目介绍 2. LoRA家族有哪些，优缺点是什么?3. 当你在遇到一些技术问题的时候，你通常会用哪些方式去解决？4. 跨模态对齐的方式有哪些？各有什么优缺点？5. 志愿者证书的评比方式？6. 对自己未来的一个发展方向和行业有什么想法？7. 你如果让你来评价你自己，你觉得自己的优势和不足是什么？8. 你上升的空间这一块对自己职业规划有什么想法？#nlp算法工程师# #大模型# #汇川技术# #ai算法工程师# #面经# #汇川技术求职进展汇总#

#八股# 科大讯飞 NLP (2+1+1) 🚀主要是以项目为主，如果项目有论文支撑，直接对着你的论文直接开讲，中间打断提问发散问题, 最后八股拷打。八股如下包含飞星计划以及秋招正式批：Lora为什么在工业界这么吃香？原因是什么？LLM的分布式框架了解过吗？展开讲一下它们的优缺点？大模型的训练的完整流程是什么样子的？为什么要先经过SFT微调，在RL？DPO和PPO有什么区别？你更喜欢使用那种？当时浅浅回答了下，喜欢DPO，优点说明下。DPO的公式给我写一下或者口述一下？当时没写出来🙄DPO跟对比学习有哪些相同点和不同点？我的项目用了后者 跨模态对齐如何做的，你都了解那些对齐方式？模型的幻觉问题？以及RAG的好处？如何利用RAG去缓解模型环节？ROPE给我介绍一下？代码能写下吗?（当时还不会写🙄）你了解哪些多模态encoder？没有Leetcode🫡，但对着论文拷打发散问题很难受🤕#八股# #牛客解忧铺# #算法# #大模型# #nlp# #科大讯飞求职进展汇总# #ai算法工程师# #实习# #秋招# #春招#

商汤 LLM (2+0)🥲 二面后挂了1. 主要是以项目为主，讲完项目，提问发散问题以及八股。2. Baichuan2-7B的架构讲一下，有什么特别之处？3. Lora微调7B模型，可训练参数是多少？显存占用如何？4. 介绍下Lora以及qlora的区别5. 其它多模态对齐方式有哪些？6. LSTM与Transformer的区别，以及后者的优势？7. 讲解下scaling law8. 预训练一般分为哪些阶段，每个阶段的特点有何区别？#春招# #实习# #秋招# #ai算法工程师# #大模型# #nlp算法工程师# #商汤科技#

腾讯 LLM (3+1) 🚀实习+项目占比1/2,八股1/4，代码题1/4，项目被问个底朝天1. 介绍transformers的结构以及每部分的作用以及对应的参数大小2. 介绍位置编码（绝对，相对主要是ROPE，以及Alibi（Baichuan使用的））3. 介绍目前所用的优化器，它们有何区别？项目中使用了LSTM？为什么使用它，不用Transformer？LSTM的不足和优势？优势差点没说不来🥲5. LLM多大的，是否使用并行方式，训练多久，训练过程中遇到什么难题以及如何解决？Deepspeed和Megatron对比一下有何不同，优势分别是什么？6. 你为什么选用Deepspeed？出发点是什么？PEFT的各种结构，简单总结下，各有什么好处？6. linux如何查询某个文件的前几行？回答指令你为什么使用DPO不使用PPO？出发点是什么？7. 阐述下你所了解的大模型压缩技术？并展开讲述1-2个8. 开放题：现在你有两个选择：超大模型的对话助手和很多特定领域的小模型对话助手，你会选用哪种方案？9. 代码题：1. 多头注意力机制源码、2. 对角线矩阵、三数之和、3. 快速排序、最长不重复子数组（？）10.HR就是那样子的，腾讯那边会问：你自己职业规划有什么想法？可三年或五年。面了两次都遇到了。。。#nlp算法工程师# #秋招# #算法# #互联网大厂# #大模型# #实习# #马上消费金融#