大模型基础架构岗面经

📍面试公司：vivo💻面试岗位：大模型研究员❓面试问题：1、自我介绍2、项目介绍3、项目交流4、讲一下为啥用DPO5、数据集是怎么构建的？6、怎么去的分析badcase7、会去写训练代码吗？8、chatglm结构9、代码题：和最大子数组10、反问🙌面试感想：Boss投的，应该是日常实习。岗位叫啥研究员，感觉不太像搞啥研究，部门好像是做图片视频理解的。两个面试官，轮着交流。听说就两面，后面还有一面hr面，看看有无后续。        

面的是字节的国际电商部门感觉是卷中卷了被狠狠拷打了😭面试问题：- 解释一下ROC曲线与PR曲线的关系、ROC曲线与PR曲线的适用场景- 介绍一下贝叶斯定理（贝叶斯公式和全概率公式）- 考了一个概率题：已知一个随机发生器，生成 0 的概率为  p ，生成 1 的概率为  1 - p 。请构造一个新的随机发生器，使其生成 0 和 1 的概率均为 1/2。- （针对简历提问）了解矩阵分解吗 MF、LFM吗- 训练模型的时候，怎么才能知道模型是不是过拟合了？除了看训练集和测试集的准确率，还有哪些方法可以防止过拟合？比如正则化、交叉验证这些，能不能展开讲讲怎么用？- 推荐系统里老听到CTR预估和序列推荐模型，讲讲这些模型是干啥的？比如DIN、DIEN这些CTR模型是怎么捕捉用户兴趣的？还有GRU4Rec、Caser这些序列模型是怎么处理用户行为序列的？它们各自解决了什么问题？代码题：- 给定整数数组 nums，求最大和的连续子数组，并返回该最大和。（最大子数组和LeetCode53）- 手写一个二分类交叉熵bce，使用np（只把bce的公式写出来了，然后拷打怎么计算梯度，最好熟悉一下二分类梯度怎么回传的，被拷打到了这里）一面一般是组内员工，平时比较忙，这场面试约在的中午11点，所以如果能够把你的项目介绍得详细一点，就容易不让面试官问太多问题，一般我大概是2-3min自我介绍，然后再10min介绍一个项目（2-3个项目说完差不多就去一大半面试时间了），然后最后面试官不是主动型+忙着去吃饭，就会问些常见的面经，然后碰巧见过的爆率很高，然后直接吟唱。这里拷打了概率类型的问题，印象里至少有4/32次面试提到了类似的概率场景题目，建议也是稍微复习一下，至少看看基础的内容。国际电商（tiktok）据说晋升不错（同时也卷），毕竟是出海业务，但是是真的难进（听说很多清北大佬都挂了），不太懂想要招什么人（岗位名额实在太少）  

想问问有没有去了高德打车多模态大模型算法岗的佬们二面结束以后多久oc 呀我看大模型开发都出结果特别快我是昨天下午面的，焦急等待太想去了

offer1：字节-ads infra（上海）offer2：阿里智能信息-大模型（广州）都是基础架构犹豫点：本人广东人，还是挺想留广州的（秋招还能回来吗？阿里智能信息有的说边缘有的说还行阿里转正率高，字节要靠卷不是很了解大模型的行情各位大佬给我分析分析😣