IDEA研究院大模型面经

中国电子技术标准化研究院（大模型方向）1.自我介绍2.了解rag吗？简单介绍一下3.Rag流程是什么？4.做过微调吗？怎么做的？5.大模型训练的超参数是怎么选的？学习率是什么？一般设置为多少？6.Lora和qlora的区别？7.训练时的pt是什么？（不记得是不是pt，这个真不知道）8.情景题：假如有一万个PDF文档，要做垂直领域的大模型，用什么方法？具体怎么做？（我觉得可能是公司的业务，回答用RAG来做）反问：公司业务（垂直领域大模型），薪资（月薪4000包午餐），职责（数据处理、训练微调、rag）说明：事业单位无转正地点：北京市东城区（不知道工资够不够吃住）有大佬能指点一下吗？欢迎交流

项目相关：黑马点评 easypan如何应对缓存穿透：写空值、bloom filterbloom filter：有什么问题；如何优化？存在假阳性问题，回答说可以结合写空值方法。面试官说思路ok介绍下使用分布式锁的效果提升，多少qps，考虑过使用多把锁的情况吗如果让你设计一下秒杀场景，你会如何考虑？redis缓存、lua脚本、消息队列、消息队列确认机制介绍大文件分片上传、断点重传的使用方案MD5签名，有考虑过使用其他方式吗？MD5有什么问题，MD5存在一种主动碰撞的漏洞，如何处理有考虑实现分布式存储吗？对于分布式存储，为了保证文件安全性可用性八股相关：了解过CAP吗？（到这已经感觉麻木了，为什么问...

滴滴秋储 大模型岗等我都在别的公司入职了，滴滴才打电话oc，之前在网上看到有人滴滴等了二十多天才等到offer，没想到我也是这样。本身是做图像相关的，有vision transformer经验在某习僧投递 面试滴滴智能客服agent大模型岗，没有大模型经验一面全程问项目 没有手撕代码 面试官好像也不太懂cv 问了一些基础问题 比如特征层经过卷积后的尺寸公式 resnet的好处 梯度消失梯度爆炸的原因及解决方法 二面问了在投论文和毕设 以及cv和nlp transformer的比较 还有场景题 比如现在的agent大模型泛化性不强 输入的文本换一下就执行不了相应的命令了怎么解决 最后让手动实现以梯度下降的思想求3的根号 最后没撕出来 二面面试官人很温和 很有亲和力 面完后就说我有transformer的经验 他们以后也会做多模态方面的工作 跟我的背景还挺契合 就看以后我的offer选择了 当时面完感觉挺稳的 自己也挺想去的 就是offer 发太晚了 hr电话通知的时候就拒了。时间线：5.22 一面 5.27 二面 6.17oc

大致情况是本科生：200/天、研究生：300/天，公司整体环境很好，地理位置也很方便。公司内部有食堂，虽然我没怎么吃过，但同事说味道一般，所以我都是外面点外卖或者到附近商城吃。工作时间是朝九晚六，午休一个半小时，实习生基本不用加班，很规律。我是在去年暑假进入平安科技（上海崂山路职场）实习的，所在部门是it部门。和我一起工作的同事和前辈都很优秀，学历和能力都很强，和他们一起工作让我受益匪浅。工作内容就不详细说了，刚进公司时有个前辈一直耐心教导我，工作中遇到问题也会一起解决，实习期间学到了很多东西。另外，要特别感谢部门领导，很和善，大四找工作时还给了我很多建议，帮助很大。公司的福利也很不错，节假日...