快手 快star 大模型应用 一面凉经

8.28 美团一面 纯纯的搞笑面前言：本来美团的面经不该在这个时间点来写的，我也并不想写，因为这面经写出来没有丝毫的价值，本该着手去写的已挂的百度二面面经，但在我看到我的美团校招流程变成回到人才库时，我必须写点什么吐槽这件事。1.自我介绍2.看我的简历里面没有学校的经历，为什么？（学校的经历和求职的需求百分之百不符合）3.看我许久以前的简历是找java的，为什么改了？（礼貌的回答了）4.让我选一个项目聊，我选了目前实习做的项目，大语言模型做类似判别的任务。5.我这个项目的场景下，大模型的输入是啥？我回答是文字。6.大模型的输出是啥？我回答也是文字。7.这个loss是怎么计算的？我回答，toke...

#如何判断面试是否凉了#职位是：【快Star】大模型应用算法工程师8.13状态显示挂了。喜提秋招第一挂但确实比较“喜”，因为这场不仅仅是拷打，更是鞭策。首先叠甲：我在llm这块确实是新手，积累确实不足，癞蛤蟆想吃天鹅肉。我对大厂不抱希望，不想抢各位爷的活干。看在这些以及我写的这么详细的份上，如果我显示出了菜，请友善讨论或者提意见，谢谢！由于讲的时间长，讲了50min，所以无coding1.让讲自己与大模型相关的项目，中间打断去询问问得非常细也比较深，会从研究的idea，这一步做的好不好来评价和讨论中间问了LoRA的原理，然后我说得不够精确，没有说低秩矩阵是理想中微调的权重差值的【估计】，面试官听起来估计认为我说的是二者等价，就很拷打（实际上我明白这个，但就讲的时候省略了）。其次面试官对lora时是否加入rag检索结果这个东西很感兴趣，我做的时候不加反而效果好，他认为很反直觉，不是很同意。（实际上普通的lora对超长上下文确实搞不定，以及我们当时lora的功能更多的是让输出的格式规范，因为试过prompt的效果并不好，这个点我两个月一直没想起来。）还有讲项目的时候任务的描述（输入输出）还是得尽量清晰，感觉得重新梳理一下我的项目2.rag与幻觉相关的场景提问首先问我项目里是否出现幻觉了。（我也没仔细看我的数据，因为全是医学专业英文名词，我也看不懂，只算指标了，罪过罪过）实际上幻觉这块我真没怎么看过，罪过，这么重要的方向其次，就是提问rag检索内容出现幻觉，或者检索内容错误or缺失，导致会生成幻觉，如何检测，至少做到拒绝回答。面试官的意思是解决方案可以是“任何手段”：我的思路是检索后先不进大模型，用一个判别器（可以是bert，可以是其他方法）判断信息是否缺失，是否会有幻觉。面试官觉得这个方法取巧，且不够所以要求方法“仅限模型”：我想了半天，最后快没时间了，补了一个在模型内可以加前缀或者标志的方法。看我想不出来，推荐我去读一读幻觉和可信度rag方面的文章。最后反问了一下技术跟进，他们要求大模型这块跟进最先进的，感觉还是挺有底气和信心的以及团队规模，还是不小的。总之，感谢这次机会，面试官很有水平，我在项目的介绍、打磨和解决问题的思路上都不足，回来继续沉淀了（我早上再也不练琴摸鱼了😭）也对手子有一些好印象了首挂，但极其有鞭策意义😵

一面/技术面 2024/8/12 晚上19:00-19:40自我介绍介绍了一下腾讯实习数据集如何评测如何根据发现的问题设计解决方案，有哪些例子显卡资源华为910B+MindformersRAG有没有涉及到对底层代码的更改Coding：括号匹配反问二面/技术面 2024/8/16 晚上18:00-18:30介绍腾讯实习简单聊快手实习代码考察：直接屏幕共享展示一些之前写的代码即可三面/技术面 2024/8/20 17:00-18:00自我介绍腾讯实习针对实习问了七八个问题NIPS论文encoder-decoder分离有什么好处代码考察1：合并两个升序链表代码考察2：最长公共子串四面/HR面 202...

真的本来想全部流程结束写的，今天实在绷不住了刚约第四轮面试，HR说还是技术面真的人要累死了，麻了