阿里国际一面聊的很好，面试官直言觉得很不错，最后还是挂了，重开了流程，不知道是不是换了部门之前是LAZADA-technology，现在是阿里国际。有uu知道，这是什么意思，是回到了大池子里泡起来了嘛（后续会补面经）

1.请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？2.你如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？3.请描述一下你如何对大模型进行优化，以提高其性能和效率。4.你是否有过使用或开发大模型的经验？请分享一个具体的案例。5.大模型中的注意力机制是如何工作的？它在大模型中起到了什么作用？6.大模型中的优化算法有哪些常见的选择？它们各有什么优缺点？7.如何处理大模型训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题？8.在大模型设计中，如何权衡模型的复杂度和性能？9.面对大模型训练和推理所需的庞大计算资源，你有什么解决建议？10.请简述你了解的大模型的主要结构特点。11.reward bench上的reward model分哪几类?12. reward model如何训练的，训练目标是什么?13.dp0训练的损失函数和训练目标，dpo如何改进怎么理解大模型安全，包含哪些方面的内容？14.指令跟随能力的评估集有什么，如何评估的?15.阿尔法狗强化学习策略是什么?提升推理能力和指令跟随能力哪个更难, 为什么, 提升指令跟随能力的优化方式和其他的比如推理有什么不一样的地方?16.dpo训完了一般输出长度会变化吗? 如何解决这个问题大模型训练过程学习率一般是怎么变化的, 退火阶段学习率如何变化的?17.在开发大模型时，当你面临推理阶段的资源需求时，你如何确保模型的可解释性和公平性？18.谈谈你对Transformer模型的理解，以及它在自然语言处理中的应用。19.请简述Transformer的基本结构和工作原理？20.为什么Transformer使用位置编码(Positional Encoding)？21.如何优化 Transformer 模型的性能？22.Transformer在自然语言处理中有哪些应用？23.transformer里边norm的位置在哪里,norm如何计算的多头自注意力机制的作用是什么？24.注意力机制为什么除以根号dk, 为什么不是dk请解释什么是注意力机制，并举例说明其应用场景。25.注意力机制是如何工作的？请简述其计算过程。26.多头注意力机制是什么？它相比单头注意力有什么优势？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

最近阿里国际bravo102二面完（技术+HR），状态变成等待面试结果，求求了给我offer吧update 5.14 终于oc了，感谢各位牛友的鼓励！下一站，阿里！TimeLine：3月31日投递4月7日笔试4月25日 一面5月8日 二面5月14日 OC

暑期实习选择。目前B站hr面过了，这周二要给答复，部门是首页/直播推荐那两个组。阿里国际本来约了周末hr面，结果面试官临时有事没上线，应该马上会重新约时间，投的是bravo102。实习不考虑转正，只考虑秋招背书和能不能学到东西。目前在纠结阿里国际的经历会不会背书好一点，但是bravo这个项目双选，还不确定会去哪个组，B站这边部门应该比较核心，做的方向也是我比较满意的，但是秋招背书的话会不会比较弱一点。鼠鼠从3月投到现在只有这两个给了机会，这几天纠结的要掉头发了，各位大佬给点建议。