1、自我介绍2、拷打实习（20min）3、了解哪些大模型应用场景4、谈谈你对大模型优缺点的理解5、LoRA微调和全参数微调有什么区别6、讲一下模型训练的整个流程7、训练指标能完全代表模型好坏吗？训练完还要做什么？8、项目中怎么评估模型效果，评测数据怎么来的？9、项目里的工具调用是怎么实现的10、使用消息中间件（MQ）的场景有哪些11、讲一下Spring AOP的实现原理与各自区别12、反问

📍面试公司：虾皮 shopee🕐面试时间：2025.10.17 11:00💻面试岗位：算法工程师 NLP/知识图谱方向 ❓面试问题：（简历投的很早了，写的很乱，首先自我介绍，面试官要求突出介绍擅长的框架）（漫长的问项目环节。以下内容都是简历里写到过的，面试官全程基本上没有问简历内容以外的八股）为什么用USC方法？是多个不同的大模型，还是同样的模型输出不同的内容?说说SFT具体怎么做的。DPO的数据集如何构建？DPO的原理？讲讲LoRA的原理？DPO和LoRA的数据集结构有没有什么区别？（手撕代码）找最长的回文子串长度：二维dpT T被python的拷贝坑了，初始化二维数组切记不要用 dp...

一面 1.Bert原理2.LLM中常用的激活函数有什么3.Attention有哪几种位置编码有哪几种4.有个圆的半径是1计算圆内任意一个点到圆心的距离的均值5.每包干脆面里有一张英雄卡 已知英雄卡共有108种，平均买多少包干脆面可以集齐所有卡手撕:课程表二面1.为什么现在mlp的激活函数都用relu 为什么不用sigmoid/Tanh ?2.怎么能把序关系学得更好3.AUC 、回归类AUC 物理含义和计算方式4.Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别5.Prenorm和postnorm是什么区别手撕:最长有效括号三面1.如何在加入特征以前就判断特征的加入是否会提效2.两个重复的特征输入给模型会比只输入一个好么从数学角度具体分析3.样本类别的不均衡会导致模型学不好少数类样本要怎么去解决呢4.你的模型最重要的特征是什么 你怎么分析出来的

岗位偏多模态、内容理解写面经，攒人品1. 从实习项目中提问八股（1）视频数据是如何采样的？抽几帧？分辨率多少？（2）采样后的数据是如何过模型的？（3）用的什么模型？介绍一下？（4）了解其他的多模态大模型吗？介绍一下？（5）介绍一下transformer的结构？（6）介绍一下multihead-attention?（7）multihead-attention为什么要切分？为什么要做成多头的？（8）你觉得多头注意力能提高计算效率吗？结合公式推导一下？（矩阵计算）（9）不能提高计算效率，详细讲讲为什么？（10）multihead-attention现在有一些优化，现在主流的优化都有哪些方向，每个方向...