小米nlp算法一面面经（纯攒人品）

🕒 岗位/笔试时间
10月24 时长：1小时20分钟
📝 面试内容
1.简历中论文课题
2.adam优化器原理
3.LLama框架和transformer框架的主要区别，以及其中的归一化操作是什么，怎样实现的
4.lora的实现原理，其他微调方法.大语言模型量化、蒸馏、剪枝操作如何实现
5.旋转位置编码的原理
6.手撕多头注意力机制
7.反问
#面经小米#
全部评论
佬，你是论文课题做的大模型微调才问这么多大模型的知识吗？
1 回复 分享
发布于 2023-11-14 14:07 北京
问下佬，实习经历面试的时候会怎么问啊？我现在的NLP实习就是不断换模型然后微调找最好的那个，没什么拿得出手的东西，这些理论知识您的实习中都会用到吗？真心求问，万分感谢！！
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发布于 2023-11-15 23:51 上海
m
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发布于 02-23 18:17 江苏
m
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发布于 03-07 16:37 江苏

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门头沟学院 算法工程师
小红书 社区算法 面经
岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...
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