快手 推荐大模型 三面 面经

1. 面试官先自我介绍了一下
2. 我的自我介绍

3. 主要比较care实习里面的各个阶段的数据流程,问了一下合成数据的优缺点?
4. 问了一下LLM评估方面,人工还是自动化?离线评估指标和线上评估指标有什么区别?
5. 问了一下推荐系统和LLM结合的理解,从召回和精排两部分稍微说了一下理解,以及结合多模态blabla

6. 做了一个最长回文子串的题,我用的一般的O(n^2)的算法,那个O(n)的记不得了,面试官让优化,大概说了一下可以剪枝什么的,没有具体做(确实不太会)

7. 反问,其实更多的是面试官在给我讲推荐系统的难点,以及他们认为LLM可以优化哪些地方

#快手求职进展汇总##牛客创作赏金赛#
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对temu感兴趣的可以戳我
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发布于 2024-09-22 15:44 上海
太强了
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发布于 2024-09-09 17:22 北京
😋pdd都要四面了,我天😂
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发布于 2024-09-09 15:26 陕西
话说有人拼多多进行到四面的嘛?
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发布于 2024-09-09 14:47 北京
我们这也在做 感兴趣可以聊一聊
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发布于 2024-09-23 14:10 上海
约hr了吗佬 我一周没消息了
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发布于 2024-09-12 12:26 浙江
on2就是两个for循环吗
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发布于 2024-09-09 15:07 北京

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✅小红书商业化部门 NLP-内容理解 4面1️⃣第一面1、n时间复杂度找出数组第K大的值说出思路了 用快排思想,不过没写出来,不过面试官还行 没写出来也让我过了然后问的比较古老的一些Nlp细节2、比如问你为啥分类任务用交叉熵,不用MSE?直接反向传播原理公式,如果用MSE 你最后可能会出现梯度消失的现象还问了LN BN的细节准备的比较到位,所以都答出来了2️⃣第二面问的我好像是概率题,没写代码1、你一个硬币,均值多少次,可以丢出正反面问项目3️⃣第三面应该是答的最好的了,项目答的应该让面试官很满意,然后代码题的话1、第一个 就是 一个矩阵,从左往右 升,从上往下升,n时间复杂度,找出target我觉得太简单了,让面试官再出了一个2、又给了一道:动态规划,最长递增子序列✅知乎:AI中台 三面1️⃣第一面1、聊项目 模型细节,attention的作用,为啥要用FFN,还有LN中间说到一个点,我说为啥要在LN重新训练两个参数,我说是不然影响性能,但是其实应该是影响泛化能力2、代码题目:找出字符串的最长回文子串2️⃣第二面要我写attention的伪代码我写了一下 不过其实还要加上Mask 忘记加了还问了我 会用rebase操作吗,我说不会。问了交叉熵的细节,到底对预测对的产生loss 还是预测错的产生作用。代码题目不太记得3️⃣第三面项目负责人,项目聊的很开心代码题没写出来,不过也让我过了1、代码题目:给我一个字符串 让我判断是不是一个数学算式阿里 高德 ✅1️⃣第一面面试官挺直接的,问了项目,然后问我只做了分类是吗,我说的是的,他说你直说就是了。。。 尴尬1、概率题 给我一个函数 可以等概率生成0-5随机数字 f5() 要我依靠这个 生成一个f7()2、给我一个生成器 随机生成01 要我等概率生成一个生成器 做一个二分判别2️⃣第二面1、P9大佬,问到我一个问题,如果你需要100W数据 你怎么去跟你上司申请你要100W数据的标注资源。或者说 你现在手里有10W标注数据,你觉得你还需要再继续增加标注数据吗我觉得这个问题是我没想到的,因为我这边业务线训练数据都是比较充足2、代码题 给你一个数组,给我n时间复杂度 生成一个数组 这个数组的每个位置的字 都等于原先数组其他位置的乘积。 思路:空间换时间🍊如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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1️⃣自我介绍:【⌚️10分钟】点评:流水账,有些磕磕绊绊,自我介绍环节的项目介绍的很详细,非常冗余。优化:写逐字稿,背诵,提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化:【⌚️20分钟】1:transform结构了解吗?回答点评:回答的很简单,5分吧,说了transform的结构是encode-decode结构,分块,每个块里面有四个组建,MHA、FFN、LN、残差链接,介绍和理解不深刻。提升指导:梳理回答逻辑结构,讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义,其中MHA给出代码层面理解,从2分钟的回答变成6分钟的回答。2:多头自注意力机制是啥?公式是啥?代码你会写吗?回答点评:讲了公式,但是掌握的不够细致,pytorch代码框架不熟悉,attention_mask机制没有写出来。提升指导:讲述代码的原理,如何使用代码回答问题,展示自己的理解深刻。3:rag中的多路召回是什么?embeding为啥用智源的BGE-large/Base?回答点评:使用了BM25和向量召回,但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导:先讲原理,再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别,计算的效率,两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导:【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答,看网上的回答很多,但是不是理解层面。2:我的向量召回是faiss做的,和这个相关的问题我如何准备?3:经常会被问到rag用的啥框架,这个问题如何回答?还需要准备框架的知识吗?4:面试官经常问我,rag的模型是啥?有做微调吗?如果不做微调怎么回答?5:大模型还需要补充那些知识?📳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。
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