京东三面面经

1.求职时间拉的很长，分为一面二面三面，大约在两个星期2.也是最重要的一点，哪怕你最后进行到最终面了，你的位置也有可能被走后门的人给顶了我二面完成的很好，入门级的考核我入门级的全部做完了+中级考核完成了50%，我本以为至少第二名没有问题，先是给我发邮件说gtest的内容没做，我一看是中级考核内容，反馈之后说我能力有问题，是的，就这个原因没有一点具体的理由，我请问呢，你们到底是招初级的还是中级的，如果是招中级的请问为什么开初级的薪资呢，后面问hr才知道原来是名额被关系户顶替去了，我真谢谢你耽误我两个星期我建议贵公司真的，不想好好招人就不要出来祸害人了避雷#避雷公司#

BP16 和 FP16 在存储结构、精度表现、数值范围以及适用场景方面有什么不同？训练时使用bf16更稳定，表示范围大，并且自带隐式正则化buffer；推理时使用fp16比bf16更好，因为fp16表示精度高。 https://www.zhihu.com/question/616600181/answer/3194881239怎么解决训练使用float16导致溢出的问题？使用 缩放因子 trick混合精度训练kv-cache的作用一种缓存技术，通过存储键值对的形式来复用计算结果，以达到提高性能和降低内存消耗量化方法的分类按量化对象分：KV Cache量化、模型权重量化、激活值量化-按量化阶段分...

部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面需要内推码的可以用下面这个链接：内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw#26届实习##大模型##八股##面经##腾讯##内推#

商汤 LLM (2+0)🥲 二面后挂了1. 主要是以项目为主，讲完项目，提问发散问题以及八股。2. Baichuan2-7B的架构讲一下，有什么特别之处？3. Lora微调7B模型，可训练参数是多少？显存占用如何？4. 介绍下Lora以及qlora的区别5. 其它多模态对齐方式有哪些？6. LSTM与Transformer的区别，以及后者的优势？7. 讲解下scaling law8. 预训练一般分为哪些阶段，每个阶段的特点有何区别？#春招# #实习# #秋招# #ai算法工程师# #大模型# #nlp算法工程师# #商汤科技#