春招大模型应用 十几面全挂

1.自我介绍2.简历相关3.GPT原理4.扩散模型5.微调一个7B的模型需要多少显存，需要保存哪些参数6.vit7.clip，然后怎么解决clip的zero-shot能力8.bn和ln的公式9.了解哪些多模态模型10.mae11.怎么做图像检索12.为什么用decoder不用encoder13.说说moe14.cnn为什么用奇数不用偶数15.过拟合，欠拟合，以及相关解决方案16.讲一讲lora，lora的训练过程，和tta的区别可能还有些忘了哈哈，想起来再在评论区补上吧反问代码题说因为我笔试成绩还不错，就没考

5个必来理想的理由1. 不打卡，灵活办公，旗帜鲜明反对996！ 2. 我们入职就有15天年假+12天全薪病假 3. 全额六险两金，公积金顶格，员工购股，餐食补贴， 内购福利 4. 免费健身房+年度体检 5. 工作每满5年，公司提供15000元休假津贴 只是冰山一角，种类繁多的员工福利盘到手软。 联想集团25届春招&26届暑期实习网申开启【热招岗位】技术方向 | 产品与项目方向 | 设计方向 | 市场与销售方向 | 职能方向 | 供应链方向 六大岗位方向，海量HC等你来【薪资待遇】有竞争力的薪资+大厂福利待遇【投递链接】春招：https://talent.lenovo.com.cn/po...

这次面试的问题都比较有意思，记录一下：1、介绍一下之前工作的业务场景(code LLM)2、你微调过这么多不同家的大模型(LLama、Qwen、codellam、mistral等)，都有什么区别(在业务上，并不是八股结构)3、在业务上比较有效的微调手段4、具体代码翻译场景下，遇到的两种不同语言的函数不能完全一致对应，该用什么方法解决。    我提出说用一些RAG可以解决5、使用工程手段解决4好，还是使用SFT解决4好，6、如何进行5的SFT    我认为这是一个较难的问题，还是说之前在工作的时候是使用RAG解决的，此外又讲了一些在数据构造上的手段和prompt上的手段7、面试官认为可以使用RLHF解决（似乎他没有完全理解我说的业务场景）    讲了使用DPO的做法8、讲一下DPO、PPO、GRPO、KTO    其他的讲了，不了解KTO8.5、为什么不考虑对Base直接做DPO9、问DPO的数据如何构造10、问RAG问题的痛点在哪里、优点在哪里11、是否了解COT    讲了另外一段NLP实习做的COT的经历11.5、问COT从数理逻辑上为什么奏效12、问之前具体负责了哪些工作，是否具体做过训练的内容    表明做过（正常流程下面要问DeepSpeed了，但并没有问）13、问Attention上都有哪些优化措施    把GQA和FlashAttention搞混了好像这次面的比较差，可能要挂，来攒攒人品

在这篇文章中，我尝试从趋势分析、企业选择、能力转型等几个角度，将关于大模型的所见所思呈现出来，希望对大家有帮助。第一部分：趋势分析前几周跟一个老朋友聚会，边吃边聊，我们一起YY出了很多的AI小秘书，在生活中帮助我们：我们应聘时，它监听面试官的问题，把答案显示在屏幕上。警察审案件时，它监听嫌疑人的声音、语气、生理数据，给出建议，并告诉警察如何进一步提问来挖出真相。它可以把律师事务所、会计师事务所大量根据行业模板做基础工作的一线员工给替换掉。结婚率进一步下降，因为春水堂的硅胶娃娃借助大模型的深厚思考，成了男性的真正伴侣，社会再没有了男女对抗，大家各玩各的。中年男人失业之后的几个退路，滴滴司机、保安...