核心内容摘要
燃情仲夏夜，巨龙的秘密花园：体育生们的非凡故事
文章汇总了字节、饿了么、网易等多家大厂的大模型算法面试经验涵盖Transformer原理、LLaMA结构、位置编码等技术问题以及算法题解答。
同时分享了系统化的AI大模型学习路径从基础理论到实际应用包括提示词工程、平台开发、知识库应用、模型微调等七大阶段并提供丰富的学习资源如思维导图、书籍手册、视频教程等适合小白和程序员系统学习大模型技术。
字节 暑期实习 多模态算法 (二面凉经)一面 下午17:
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上来没有自我介绍
直接介绍NeurIPS论文中间穿插着一些提问
说一下Transformer的整体结构
了解有哪些位置编码方式吗
说一下LLaMA中的旋转位置编码
算法题经典的求平方根牛顿迭代法秒了
算法题判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等写完后面试官要求O(
临时没想出来
详细说了快手的用户推荐算法实习主要做了些什么
你的NeurIPS论文能和推荐那边结合起来吗
NeurIPS中论文中有没有考虑事件本身的一些属性或者动态性什么的我说后续有在考虑做这个
让我说说后续打算怎么做动态性的一些东西
聊聊你本科做的负荷预测说了下背景输入输出还有常见的模型二面 下午17:
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自我介绍
详细介绍快手实习中间穿插了十来个问题
介绍论文
ransformer的多头注意力机制
算法题BFS求岛屿数量
算法题回文子串的一个题dp
反问环节饿了么 暑期实习 AIGC 一面KPI凉经一面 2024 上午10:
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自我介绍
介绍了快手推荐实习
推荐的全链路过程
介绍了NeurIPS的论文
介绍了本科做的一个App
你对AIGC和LLM了解哪些说了一下自学的东西
你对AGI怎么看你觉得照目前趋势发展下去能达到AGI吗结合人类意识还有人脑答了一波
你有做过大模型的预训练过程啥的吗有没有上手过
说一下Transformer中的attention具体原理以及为什么这么做
说一下LLM训练的整体过程
介绍一下RLHF
介绍一下DDPM的原理
了解NLP的大致发展流程吗
你是经常用torch吧说一下你最近遇到的一个bug以及如何处理的
说一下torch中常见的损失函数
建议我了解一下LLM Agent听到这里其实就已经知道要凉凉了17反问环节部门里主要是做些什么感觉是KPI面面试完后官网马上就被挂了山水比德AIGC凉经
自我介绍
针对外景设计AI设计有哪些方案
项目相关对公司的应用有什么帮助
反问主要还是做应用端没有太深的技术要求面试官人挺好的hr和技术一起但是貌似有预算预期处于可有可无的业务线感觉。
网易 伏羲 大模型算法实习 二面 速通26分钟速通感觉面试官是个主管
自我介绍
拷打第一个项目我的是一个RAG的项目让我讲了一遍然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多
拷打第二个项目我的是一个论文项目直接祭出共享屏幕讲论文的连招讲完没怎么问问题
反问我再问一遍部门做什么业务的又说了一遍做智能npc的鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣
问我到岗时间、实习时长这种的我祭出祖传话术问我有没有面其他的我说有小厂offer但是优先来这里实习这种话术然后问我为什么优先我把网易好一顿夸最后问我到岗时间能不能提前说到岗时间会作为排序的依据鼠鼠赶紧改口说两周到岗整体感觉没问到啥技术问题也没做算法题应该是个主管不太懂技术不过人挺好的好未来大模型面经自我介绍项目具体模块细节手撕组合总和且无重复解码策略比如贪心算法、随机采样等鼠鼠没答出来T5模型和Bert区别项目有用T5模型、self-attention大模型RAGllama具体结构RLHF技术微调过大模型吗讲一讲面试体验蛮好的已oc网易 伏羲 大模型算法实习 一面面经全程36分钟
自我介绍
拷打第一个项目我的是一个论文项目直接共享屏幕开讲讲完面试官提了几个问题主要是情绪流建模的必要性、为什么模型不和chatgpt比等
拷打第二个项目我的是一个RAG的项目我先详细讲了一下然后开始问问题第一个问了数据集构建的细节第二个问了假如说想提高模型问答的效果需要从那几个方面提升
场景题第一个问了对话场景中假如说用户问了一个问题如何更好的识别用户的意图第二个问了假如说想构建一个个性可以随意切换的问答系统该如何设计系统鼠鼠分别答了自己的理解面试官又追问了几次
反问问了部门做什么业务的说是跟雷火那边合作做智能NPC的没有算法题和八股场景题偏多更看重自由发挥总体来说面试官人挺好但是感觉看着不是很缺人的样子鼠鼠的一面怕是凶多吉少 这段时间有点摆没怎么面略感生疏了AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
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大模型面试题目详解
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目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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