想问下论文是顶会顶刊吗😭
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腾讯NLP 1.跨模态对齐有哪些方式?为何逐渐不使用Q-Former?2. Baichuan2 - 7B模型架构是怎样的?其位置编码如何实现?与Qwen家的位置编码实现有何不同?3. 了解Qwen - VL吗?其架构如何?有何独特之处?4. Adapter、P - tuning和Lora之间的区别与联系是什么?5. 数据集如何构建与评测?6. 数据集评估过程中遇到哪些困难?如何解决?7. RAG检索内容是否相关?有无进行Rerank或其他操作?8. 对Agent有何看法?9. 了解强化学习DPO吗?与PPO有何区别?有什么好处?10. 谈一谈大模型完整训练过程及每一阶段的作用。混元大模型团队1.Qwen 和 DeepSeek 有什么区别?2.为何大家都开始探索 MoE 架构?MoE 相比 Dense 有什么好处?3.用 LoRA 微调过 Qwen,是否全量微调过?两者性能表现有何对比?4.用 DeepSpeed 微调过 Qwen2 - 72B,ZeRO - 1、ZeRO - 2、ZeRO - 3 三个模式的区别是什么?用 DeepSpeed ZeRO - 3 微调 Qwen2 - 72B 时,每一张卡占用显存大概是多少?为什么?5.除了 DeepSpeed,还用过哪些优化方法?6.知道 LoRA 的原理吗?A 和 B 两个矩阵怎么初始化?了解过其他初始化方法吗?7.讲一下大模型训练和推理的流程,SFT 和 RLHF 的作用分别是什么?8.在 RLHF 中,目前主流的强化学习算法有哪几个?写出损失函数的表达式。9.对 RLHF 了解多少?讲一下 RLHF 的流程。之前有用 RLHF 做过模型对齐吗?在做对齐时,为什么 SFT 之后还要做 RLHF?只用 SFT 可以吗?10.知道哪些强化学习算法?除了 PPO 和 DPO,DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进?11.微调 Qwen 时,数据是怎么构造的?有用到什么数据清洗方法?数据配比是怎么做的?CSIG腾讯地图1. 进行自我介绍,聊简历上和大模型相关的项目(约5分钟)。2. 讲一下LORA的基本原理。3. 了解主流的开源大模型吗?如Llama、Qwen、deepseek。4. 对Python的熟悉程度如何,能用pytorch写一下多头注意力机制吗?5. C++的代码能力情况(较随意聊) 。6. 手撕代码:反转链表和合并有序链表。7. 反问问题:    - 腾讯地图做的大模型应用是什么?    - 对Manus的看法是什么? 百度文心一言1. PPO 与 GRPO 的区别,分别介绍它们的优势与缺点。2.DPO 对齐训练的曲线是怎么样的,正例的概率会提升吗?参考这个知乎回答。3.Deepseek - R1 里面不仅推理能力很好,而且文采能力也很好,这是个开放问题,如何让模型的文采能力也很好呢?4.deepseed 介绍。5.deepspeed 的每一段的通信比较,zero3 分别是 0 和 2 的多少倍,1.5 倍。6.DPO 如何解决回答过长的问题,除了正则。7.开放问题:为什么现在大家都在关注于大模型的推理能力 reasoning。8.对于一个 base model 如何增强大模型的 reasoning 能力。9.DPO 除了长度问题还有其他的问题吗?与问题 2 对应,reward hacking?都没有奖励模型了。10.说一下 simpo 的原理,它是怎么解决 dpo 微调序列过长的问题的。minimax1.大模型算法中模型参数量每个部分有多少?2.你了解哪些评估 minimax 大模型算法的手段?3.如何评估 minimax 大模型算法中多模态模型的输出质量?4.对于 minimax 大模型算法的数据集,如何提高质量?如何利用 gpt 辅助提升数据集质量?5.有哪些方法可以提升 minimax 大模型算法中预训练模型的质量?
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