百度nlp提前批面经

一面完显示今日面试已结束，官网显示共享中。项目问了点，然后手撕环形链表，二叉树公共祖先（我直接十分钟手撕两道题）。问过拟合的原因，问bert预训练的方法（的预训练我就答了一个mask，还有预测两句话是否是一段话）剩下的不会了。可能项目不是很对口吧，我明明投的NLP，有意把话题往大模型上偏，面试官就是不接着我的话题往大模型问，直接让我反问了，我反问如果能入职，是否工作强制使用飞桨这个平台。然后今日面试已结束

部门具体做车载语音智能助手相关的业务，10.11一面，10.17二面，目前约了下周三的HR面 整体感觉还好，只不过二面差点被打回原形，问了太多机器学习八股，面试官喜欢反问追问到底，给人比较大的压力 希望HR面顺利~一面/技术面 2024/10/11 晚上18:00-19:00自我介绍介绍大模型实习应用场景是什么，有什么意义构造SFT数据的细节SFT的prompt模板目前的方案有没有什么创新的地方后续有没有什么改进，具体介绍一下效果如何评估大模型SFT过程中自己有没有什么总结出来的经验SFT过程中如何判断是否过拟合硕士期间发表的paper，可以结合ppt来介...

两小时速通三面后没消息一面:挖实习项目多个二分类进行回归怎么分桶loss怎么设计尝试了哪些视频时长建模的方法怎么利用数据的分布来建模多峰分布怎么处理（既有短视频又有长视频）数据预处理的方法，怎么映射二面:讲项目，提到什么问什么算法题: 最长连续子序列三面:类似huawei主管面，一些比较空的问题，遇到的困难，最有成就感的事关于大模型的看法，对社会的优劣，用过哪些大模型，有哪些新的可以落地的场景 10.28:状态转为Offer评估中了 #百度# #算法# #面经#

背景：是周五面完一面后，过了一个周末，周一电话约二面10.23 线上面试（80mins）：1. 自我介绍2. 深挖实习经历负责的业务细节（这里问的是真的细，真做过才讲的出来，我讲的半真半包装吧感觉面试官已经看出来了）对部门业务的全局认识，包括上下游业务和实现方案遇到的印象最深的问题，以及最后给出的解决方案（瞎扯了mt之前遇到的问题）对信创的思考（上一段实习公司使用了国产技术），技术架构的横向对比3. 拷打项目RPC 框架的使用场景以及方案细节框架可用性是怎么体现的（这部分聊了超级久，从负载均衡、容错机制一直探讨到第三方注册中心的心跳续约等技术细节......）SaaS系统的...