🎯【大模型算法面试经验分享】-联影

## 👨‍🎓 背景介绍  
我是个已经毕业几年的“老鸟”了，长期从事深度学习相关工作。目前的主要方向是垂直领域大模型和RAG相关项目。  

因为之前自己也面试过不少人，所以现在面试相对轻松。但每次面试还是收获颇丰，决定整理一些面试过程中遇到的典型问题，供大家参考。  

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## 🔍 面试问题汇总  

### 1️⃣ 为什么离职？ 
这个问题基本上每场都会遇到。好好编一下，比如想去更大的平台？

### 2️⃣ RAG embedding 模型效果衡量？
被问到过如何对比大模型的 embedding 与 bge 等轻量模型。  
重点：结合具体业务场景和检索效果来对比。同一个向量空间？  

### 3️⃣ RAG 分片策略  
数据分片

### 4️⃣ DPO（Direct Preference Optimization）
面试官问得很细，涉及到如何通过 DPO 优化模型生成效果。  
重点：讲清楚 DPO 的基本思路，以及在实际模型训练中的应用场景。  

### 5️⃣ Layout 版面分析 
* 主要针对文档处理中的版面分析任务。  
* 重点：提到一些常用算法如 LayoutLMv3。  

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## 🔄 反问环节  
* 关于团队技术栈、研发流程、成长空间等，提前准备几个深入的问题，展示对公司的兴趣和了解。  

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💬 **欢迎大家小窗交流，互相沟通！**  

📌 **后续会持续更新，敬请期待！**  

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希望这份面经对正在准备大模型相关岗位的朋友有所帮助！🍀 祝大家都能拿到心仪的 Offer！ 💪
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