大模型面试 | 大模型评估全攻略

1️⃣一面 1、rag理解2、怎么多路召回3、lora微调原理4、低秩A B初始化方法5、使用torch.no_grad和model.eval区别6、roc曲线横纵轴？7、如果roc曲线在训练集正常，但在测试集中发现横轴越大纵轴越小，可能是什么问题？2️⃣二面1、Rag发展简单讲讲2、如果现在让你做text2sql，讲讲思路3、Lora微调中遇到过灾难性遗忘或者复读机问题吗？怎么解决的？📳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。

一面7.241.简单自我介绍2.有没有大体量模型部署/调优经验？看你简历里都是小模型？ 答：没有3.这边看你使用了tensorrt，有没有遇到爆内存的情况？ 答：没有，因为用的yolo模型也是小体量4.你在边缘段部署模型的时候，如果遇到算力不足的情况，怎么解决？有没有尝试过模型调优？如果量化，量化后导致的精度问题如何解决？ 答：尝试过量化，量化后再做微调解决量化导致的精度问题。5.你的实体机器人有没有尝试去跑公开的benchmark数据集？ 答：没有，主要适配学校本地场景。6.你的实体机器人有没有遇到过数据不同步的情况？比如机械臂压力传感器信息已经获取了，但是视觉信息还未捕捉到抓取动作？如何调...

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示）3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型，这也算CV大模型🤗4. 我们来做个算法题吧。我：OK🫡。最大子数组和（秒了🥵）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

腾讯 软件开发 面经9月06日  网申9月07日  测评9月13日  一面自我介绍项目介绍零拷贝DMA缓存分配回收策略分级缓存池 扩容机制 分级策略RBACJWT加密算法es 倒排索引实现一个分词器分词算法结果集排序规则怎么判断结果和用户的相关性怎么计算相关性 频率、密度、权重限流和熔断如何实现一个限流机制场景题 QQ音乐推荐策略怎么计算用户的音乐偏好怎么计算用户和音乐的匹配度怎么设计推荐算法怎么过滤掉用户已经听过/推荐过的音乐怎么压缩听歌记录说一下布隆过滤器怎么解决哈希冲突k8snetstat、jstat命令Docker资源隔离原理HTTPS握手过程C++虚函数手撕（easy）反问全程70分...