快手大模型面经

先是自我介绍,聊了聊项目和之前的实习。

八股:

1. 大模型预测 token 的损失是怎么算的?有哪几种常见的损失函数?

2. 讲讲大模型的思维链技术?

3. 聊聊 Transformer?它有啥优势?位置编码是咋做的,有啥改进?ROPE 是啥?Transformer 是怎么把文本转成 token 的?

4. Lora 微调八股:矩阵 A, B 怎么初始化?为啥 B 要初始化成 0,A 不行吗?啥是矩阵的秩?

5. Bert 和 GPT 有啥区别?大模型时代,小模型还有用吗?

6. MHA 是啥?有啥改进?讲讲 DeepSeek 的 MLA?

7. MOE 一般加在哪?从训练和推理的角度看,MOE 有啥好处?

8. 你设计提示词时,一般遵循啥范式?

算法题:二叉树的层序遍历。(用队列)

全部评论
有二面了吗
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发布于 09-03 22:12 河北
这是几面啊
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发布于 09-03 18:09 北京
佬啥bg
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发布于 09-03 17:58 陕西
同学,瞅瞅我司,医疗独角兽,校招刚开,名额有限,先到先得,我的主页最新动态,绿灯直达,免笔试~
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发布于 今天 08:03 广东

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