求 百川智能 多模态面经

挑了两个八百年没人问过的项目（听了后面的业务介绍，感觉和业务有关）1. 什么是lora？lora原理？2. 有什么其他的微调方法（qlora、prefix-tuning、p-tuning、adapter）？介绍qlora原理3. 介绍混合精度计算4. 介绍分布式训练，什么是DP，DP的梯度怎么传递？5. 懂大模型部署吗？（不太懂，只知道vllm）面试官介绍业务半个小时结束战斗，简单到我怀疑人生了，没有八股没有code，我都不知道是不是不想要我———————————————更新：已通过，真速度呀，二面完第二天就问去不去，先等一手其他公司吧 #牛客解忧铺#  #牛客解忧铺#  #牛客在线求职答疑中心#  #机械制造投递记录#  #不给转正的实习，你还去吗#  #机械制造笔面经#

淘天搜索推荐实习生（三面）面经最后是三面的面经，这一轮主要是对前两轮的进一步深入探讨，同时也涉及到一些大模型在搜索推荐领域的应用。自我介绍论文介绍项目介绍大模型在搜索推荐领域可能有什么作用？反问环节

秋招第一挂……-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------上来项目随便问几个问题，马上开始用numpy撕多层MLP的前向和反向传播，虽然有提示，但确实没及时撕出来。秒挂……虽然我自己菜是菜了点，但这面试安排也多少有点独特……#如何判断面试是否凉了##minimax#

一面 2024/7/24 晚上19:00-20:00自我介绍介绍实习，问了七八个问题手撕单层MLP做回归手撕Beam Search手撕单层MLP做二分类感觉手撕MLP这个基本上是minimax的必考题，幸好提前看了面经二面 2024/7/31 晚上20:00-20:30自我介绍介绍实习介绍一下实习中某个方法的细节数据集构建细节开放场景题，如果要训练一个长文本的翻译模型，如何构建数据集明确说我背景有点弱，不太适合做模型感觉minimax门槛比较高，二面面试官的态度有点一言难尽直接说我背景太弱了，无论是学校还是实习还是paper，在他们这边都只适合去做数据，不太...