🔞 美甲🧑‍🔧 语音算法实习生😶‍🌫️ 项目提问+基础理解+代码1. 自我介绍2. 介绍自己的论文（问得好细，质疑创新点、消融实验，一开始我的说法有点问题，面试官会揪着不放，幸好后面解释了一波）3. 你觉得当下的大模型相对于之前初代的bert等模型主要解决了什么样的问题？从原理上来讲，为什么现代大模型在生成式任务的能力要强于以前的MLM类的大模型？4. 现在大模型为了达到规模扩增，主要做了哪些技术上的优化？旋转位置编码相比于绝对位置编码好在哪儿？为什么不用绝对位置编码？5. 谈谈为什么MoE机制会成为主流？如何解决MoE训练过程中出现的路由偏爱（路由失效）现象？负载均衡是作用在什么上面的（模型 or token）？6. 代码：删除单向链表中的倒数第二个元素。反问：日常工作内容？对我有什么建议？这次面试与一面有很大不同，削弱了硬性八股的内容，更偏向于考核对大模型的理解。面试官也是蛮随和的人，每回答一个问题会及时给到我反馈，认可or纠正我的回答，这使得整个面试过程都有一个积极的刺激。最后说我对大模型的直觉挺到位的，我还挺开心的🥰#面经#

字节很喜欢深挖简历，通常不会直接问八卦，而是结合项目问，所以项目一定要吃透，用到的技术要理解的很深入，此外会有面试官结合他们的业务问一些场景问题，问如果是你你会怎么做等等。一，二，三面都是这个模式，我把一些他们根据简历问的通用问题记录一下，供大家参考。1.使用SFT进行微调时的训练数据是如何构造的，如果缺少训练数据有没有什么方法？2.看你使用的是千问大模型，请问千问的模型结构，创新点是什么？3.看到你在SFT的基础上使用了dpo来训练，为什么要使用dpo，sft不行吗？4.sft解决不好的badcase，为啥dpo就能解决了？你认为sft适合解决那类问题？dpo又适合解决哪类问题？5.dpo的...

电话面试先问统计学基础，假设检验现场面试结合业务场景用数据解决问题分析订单量下降原因考察熟练掌握SQL、Python数据分析库和用数据思维分析现象#牛客AI配图神器#  #非技术面试记录#

📍面试公司：网易有道👜面试岗位：大模型 实习生📖面试问题：1. top-k和top-p2. 对比损失和llm中的temperature3. lora微调4. llm中的强化学习5. 训练样本的文本如何构建的，输出的格式6. rag🙌面试体验：问的很细，难，一轮直接挂 #大模型面经#