809快手大模型应用算法工程师二面挂

#如何判断面试是否凉了#
职位是：【快Star】大模型应用算法工程师
8.13状态显示挂了。喜提秋招第一挂
9.29更新:脏了面评，轮回之中，永世不得翻身，后面再投全是“简历挂”，八次了
难道我投八十一次，才能进面？

但确实比较“喜”，因为这场不仅仅是拷打，更是鞭策。
首先叠甲：
我在llm这块确实是新手，积累确实不足，癞蛤蟆想吃天鹅肉。我对大厂不抱希望，不想抢各位爷的活干。看在这些以及我写的这么详细的份上，如果我显示出了菜，请友善讨论或者提意见，谢谢！

由于讲的时间长，讲了50min，所以无coding

1.让讲自己与大模型相关的项目，中间打断去询问
问得非常细也比较深，会从研究的idea，这一步做的好不好来评价和讨论
中间问了LoRA的原理，然后我说得不够精确，没有说低秩矩阵是理想中微调的权重差值的【估计】，
面试官听起来估计认为我说的是二者等价，就很拷打（实际上我明白这个，但就讲的时候省略了）。

其次面试官对lora时是否加入rag检索结果这个东西很感兴趣，我做的时候不加反而效果好，他认为很反直觉，不是很同意。
（实际上普通的lora对超长上下文确实搞不定，以及我们当时lora的功能更多的是让输出的格式规范，因为试过prompt的效果并不好，这个点我两个月一直没想起来。）

还有讲项目的时候任务的描述（输入输出）还是得尽量清晰，感觉得重新梳理一下我的项目

2.rag与幻觉相关的场景提问
首先问我项目里是否出现幻觉了。（我也没仔细看我的数据，因为全是医学专业英文名词，我也看不懂，只算指标了，罪过罪过）
实际上幻觉这块我真没怎么看过，罪过，这么重要的方向
其次，就是提问rag检索内容出现幻觉，或者检索内容错误or缺失，导致会生成幻觉，如何检测，至少做到拒绝回答。
面试官的意思是解决方案可以是“任何手段”：我的思路是检索后先不进大模型，用一个判别器（可以是bert，可以是其他方法）判断信息是否缺失，是否会有幻觉。面试官觉得这个方法取巧，且不够
所以要求方法“仅限模型”：我想了半天，最后快没时间了，补了一个在模型内可以加前缀或者标志的方法。
看我想不出来，推荐我去读一读幻觉和可信度rag方面的文章。

最后反问了一下技术跟进，他们要求大模型这块跟进最先进的，感觉还是挺有底气和信心的
以及团队规模，还是不小的。

总之，感谢这次机会，面试官很有水平，我在项目的介绍、打磨和解决问题的思路上都不足，回来继续沉淀了（我早上再也不练琴摸鱼了😭）
也对手子有一些好印象了
首挂，但极其有鞭策意义😵