大模型应用开发校招面经-网易
攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1.项目拷打
2.Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。
3.微调方法对比(Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning)。
4.推理加速技术(量化、动态批处理、FlashAttention)。
5.如何优化大模型在长文本生成中的显存占用?
6.RLHF中奖励模型(RM)的训练数据如何构建?
7.为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统,如何提升创意性和押韵效果?
8.模型剪枝/量化(GPTQ、AWQ)、服务化框架(FastAPI+vLLM)。
9.如何解决大模型API服务的响应延迟问题?
1.项目拷打
2.Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。
3.微调方法对比(Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning)。
4.推理加速技术(量化、动态批处理、FlashAttention)。
5.如何优化大模型在长文本生成中的显存占用?
6.RLHF中奖励模型(RM)的训练数据如何构建?
7.为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统,如何提升创意性和押韵效果?
8.模型剪枝/量化(GPTQ、AWQ)、服务化框架(FastAPI+vLLM)。
9.如何解决大模型API服务的响应延迟问题?
全部评论
相关推荐
查看25道真题和解析 点赞 评论 收藏
分享