攒人品中～～1.介绍 Lora 的思想，为什么有效2.DPO 的数据集来源3.PPO 和 GRPO 的区别（损失函数的 clip 作用）4.什么是大模型的幻觉，大模型解决幻觉的方式有哪些5.为什么降低温度能缓解幻觉6.你项目中 system prompt 和 user prompt 的区别7.DeepSpeed zero-3 有什么改进8.verl 和 vllm 你是怎么配合的，每个在项目中的作用9.手撕：LCR 076 数组中的第 K 个最大元素

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 项目拷打2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习经历项目2.Python列表与生成器区别3.两个张量 一个为1*2*3，一个为3*2*1 二者能进行哪些操作4.8B大模型用int8量化会占用多少硬盘内存5.如何让大模型能够实现128K的上下文6.后训练中强化学习方法介绍

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.介绍 Lora 的思想，为什么有效2.DPO 的数据集来源3.PPO 和 GRPO 的区别（损失函数的 clip 作用）4.什么是大模型的幻觉，大模型解决幻觉的方式有哪些5.为什么降低温度能缓解幻觉6.你项目中 system prompt 和 user prompt 的区别7.DeepSpeed zero-3 有什么改进8.verl 和 vllm 你是怎么配合的，每个在项目中的作用9.手撕：LCR 076 数组中的第 K 个最大元素