滴滴 提前批 国际化地图 算法 四面面经

本人只做点业务数据sft, 做的更加偏向于粗糙业务，直接被拷打麻了，望佬看到可以给我指点一下1. 现在有一个非常完备的sft指令集，你只能选择1w条，你如何选择数据来使模型的能力更加提升+完备？2.我们知道sft的时候尽量不要注入知识给模型，因为只希望sft可以提升模型的指令遵循的能力，注入知识的话，可能会导致后面使用的时候模型容易出现幻觉，那我们怎么确保自己选择的这1w条数据没注入知识给模型呢？3.7b和13b模型微调同一批数据，学习率哪个大？4. Pretrain/sft/ppo学习率怎么变换？5. 学习率和batch大小变化一致吗？6. 做表征学习的时候，模型坍塌的原因？7. 为什么做rm的时候，用不同的小模型大模型来采样生成后训练出来的rm会比以前那种方法奏效？这很反直觉，因为按照直觉来说的话，这种方式可能会让rm偏向某个权威的模型8. 现在有很多种方法，有做完pt直接做rlhf的，也有按班就步的pt-sft-rlhf的，还有直接不做rlhf的，你觉得为什么这些方法都有效，你觉得是什么原因造成的？#滴滴##秋招##面经#  #算法#  #八股#

写简历，照镜子刚入职场，难免会有迷茫的时候。这时候，不妨试试写简历。把自己会的、做过的都写下来，看看自己到底有多少“干货”。写着写着，你会发现自己其实挺厉害的。如果觉得自己牛气冲天，那就去面试几轮，看看市场对你的评价，心里自然有数。吵架不重要，善后才关键在公司里，难免会有意见不合的时候。记得有一次，我亲眼看到一个同事和合作伙伴吵得面红耳赤，结果没几天，两人又有说有笑了。原来是那位同事主动找对方聊了一次，化解了矛盾。不过，这种方法要谨慎使用，毕竟不是每个人都有三寸不烂之舌。大公司看品牌，小公司看老板选择公司时，大公司看品牌，小公司看老板。一个朋友曾在一家创业公司工作，老板不靠谱，一年内从卖零食到...

一面：自我介绍盘问项目，主要是在学习课题组做的网约车相关的项目，侧重于盘问关于神经网络训练方面的内容，在训练过程中有没有遇到过拟合的情况？详细描述这种情况？你认为过拟合的原因是什么？怎样解决？优化的指标是什么？模型求解的效果如何？遗传算法相比较其他启发式算法的优缺点？对常用的机器学习模型的了解如何？了解过决策树模型吗？简述随机森林算法和XGboost的区别？是否了解过用神经网络来进行时序预测的方法？手敲冒泡排序最后出了一个数学题，一根长为1的木棍，截为三段，问组成一个三角形的概率是多少？（差点给我难住）随后面试官介绍了组里的业务职责，询问了到岗时间等反问：简单评价我今天面试的表现 答：基本满意，时序预测和RNN方面需要再学习下一天后约了二面：自我介绍第一个项目（深挖）：项目的痛点是什么？怎么解决？这种解决方法有什么好处？聚类为什么聚成5类？采用什么方式聚类？用了什么距离来比较两个时间序列的相似度？上一问回答了动态规整距离，然后就问这个距离具体是怎么计算的？为什么要采用这种方式？模型的可解释性怎么体现？第二个项目（大致聊了聊）：车间调度的项目，大致问了项目背景，目标函数和约束条件反问：进组之后可以接触哪些业务？大致介绍了一下进组后的业务，对实习生的要求之类的其他还问了一些未来职业发展的方向、平时的爱好等二面结束15分钟后，收到了hr的口头offer #滴滴# #算法实习#

一面-2024/08/16做个自我介绍？你能说一下那个 Java 常用集合以及它们的区别和使用场景？你能说一下hashmap它是怎样扩容呢？hashmap 它为什么选用红黑树而没有使用普通的二叉树？那个你能说一下这个 Java 的这个内存模型以及它是怎样进行垃圾回收的吗？比如说现在一个 Java 进程，然后一直在经常会触发full gc，怎样去定位？嗯，你找到这个对象之后，你怎么知道他是怎么判断他是在什么位置创建出来的？或者说他是在那个使用过程中不断复制，还是说就是在创建的时候在某个位置创建的这个怎么去定位到进入到你的代码里面去？你能说一下进程线程和协程的区别吗？那个比如说现在，一个 Java...