深圳贝尔信息（usingai）

📖面试问题：#找实习#(4.9)Q1:简单介绍一下在研究生期间的科研和实习经历。Q2:介绍一下简历上那个完整的大模型项目。Q3:做这个项目的背景，做项目的动机。Q4:第三个项目是实习项目吗？Q5:对第1个项目有用NER的方法吗？微调前base模型的准确率是多少？Q6:第2个项目的数据集构造是不是有问题？这些数据的判断是不是对大模型来说太简单了？Q7:有用传统方法来测你构造数据集的有效性吗？比如用BERTQ8:介绍一下Lora的原理。Q9:LORA基于什么问题，什么样的模型可以用LORA进行微调？什么是低秩分解？Q10:LORA的初始化方法。Q11:两个权重矩阵的初始化。Q12:项目中的可解释性模块是什么？Q13:介绍一下Int8和FP32的区别是什么？Q14:Int8的表示范围。Q15:Int8和FP32前向计算的区别。Q16:除了大模型，你对推荐系统，CV模型有了解吗？手撕代码：lc82. 删除排序链表中的重复元素 II反问：做什么业务（淘宝直播生态和主播智能手卡）进组后做什么业务（预训练）🙌面试体验：挺好的，注重业务，八股并不多。

双非硕一年经验社招，之前只做CV1，4.10一面 简述下transformer,注意力机制公式，QKV cache ，闲聊提了一个场景如何用Yolov8检测，知道Lora 吗？简述lora 原理以及工作原理。有无大模型训练经验，怎么训练的，模型推理加速用的是什么。2，4月14二面，简述项目以及职则，说说CNN和tranformer 区别，项目中收获是什么，项目用的dify 还是langchain,了解lang graph吗，为什么用langchain ，说下rerank ，项目中用的什么检索策略，模型训练是否使用量化，数据管理用的什么，数据原因引起的大模型能力不足具体是数据的什么问题。说下梯度削减的训练策略3，4月17 HR面4，感谢信目前想起来的就这些，后续回想有的答的确实不好，毕竟经验不太够，下次吧 #面经#  #数字马力#

佬们，我纯菜鸡，目前大三下学期，技术没怎么学习目前看了看python，我看网上都说python不行岗位少的很，学校春招我去看了确实就一两个😭，现在学java感觉根本来不及了又卷学的又多，我想问问现在搞python后端有搞头没，现在就想找个小公司实习混混学学

10.16 小红书 NLP （2+0）它的代码平台很不人性化，巨难用1. 项目+实习2. 数据集构建和评估3. 跨模态对齐4. peft各个的实现和优势5. agent的框架使用，介绍一个最常用的6. 多智能体协同，你怎么处理的？7. SFT和强化学习的使用场景或者用途差别8. 位置编码的架构，以LLama的位置编码讲解9. 加速大模型的方式有哪些？10. 代码题：橘子腐烂？#互联网大厂# #大模型# #算法# 实习 #nlp# 小红书 #人工智能就业# 互联网大厂实习 #