算法面经：📌【一面】基础八股 + RAG深挖八股：介绍几种Attention（MHA，MQA，GQA）的区别八股：分别讲一下Dense模型和MoE模型以及二者的区别八股：讲一下MoE的路由机制是如何做的？项目：介绍RAG项目，讲一下RAG项目的亮点项目：如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？项目：讲一下BM25算法原理项目：是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？项目：微调项目是如何模型选型项目：如何做微调的？直接用 PEFT 库，还是用LLama Factory做的？项目：讲一下DPO, PPO, GRPO的原理和区别，写一下DPO loss函数代码题：lc15 三数之和【二面】...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

打招呼了两百个，收到回复5个都是拒绝的，省下基本上未读。

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...