快手推荐大模型一面

面试时间8月30日

1. 自我介绍

2. 直接做两道题，LC17、LC209

3. 开始问实习，主要在继续预训练的数据、训练参数等上详细问了（一直问我两阶段学习率都是怎么设置的）

问实习的过程中穿插了一些LLM八股
4. 预训练的loss
5. 退火过程的理解
6. LLM的几种架构
7. Llama跟BERT的各种对比
8. Llama结构的演化改进
9. ROPE的原理
10. BN、LN、RMSnorm

反问，主要做视频相关的推荐，多模态之类的，感觉是没有多模态经历要寄了
虽然但是，感觉面试官不是很懂LLM，我说了个RLHF他反应了半天，还让我解释
不过没事，挂了继续投，下一个准备投广告😁
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更新，已经约二面了，这次居然秒过