岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.问项目3.GRPO,DPO,PPO区别4.LORA的秩一般是如何选取的5.小米训练用的什么框架6.LORA微调的原理7.LORA为什么可以实现少量的参数完成全量微调的效果8.手撕有效的IP地址

社招第一次面试手撕了这么多代码.....太硬核了！基操：项目做的是什么？你训练算法过程中一般用哪些损失函数？中途插入问题：qwenvl系列的模块设计由哪些部分组成？然后就直接开始手撕代码了：多模态输入、Token 处理、Self/Cross Attention、Mask、LoRA、Dataset/DataLoader、训练流程、累计梯度、eval、多进程通信、微调方法 全都要会写代码。多模态大模型算法岗 · 高频面试题 + 标准答案（完整版）1. 多模态模型（图文）输入是怎么 Tokenize 的？答：文本用文本分词器转成文本 Token。图片不直接分词，而是切成固定大小的 Patch，每个 ...

本人是985大学计算机专业大二学生，想要在大二暑假找一份中小长的实习，最好是数据分析/开发相关，目前有几个项目经验，但没有实习经历，在力扣刷题+项目八股，编程语言现在自己在学sql和python等，最近这几天在招聘网站上试水投了一些中小公司都没有人理我，请问是投简历的时机不合适吗？还是需要再打磨一些再去试一试？以及想询问一下大家有必要去投一下大厂之类的吗？非常感谢