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算法打工人阿旺
04-13 12:58
中山大学 算法工程师
发布于山东
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面试题:为何LoRA初始化B=0而A为高斯分布初
今天老师给大家详细分析一道大厂算法面试真题:为何LoRA初始化B=0而A为高斯分布初始化?供各位同学参考。
📳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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07-01 00:30
西北工业大学 Java
腾讯wxg大模型应用开发岗(又是秒挂呜呜)
1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
查看13道真题和解析
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06-20 16:49
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字节跳动_llm开发(实习员工)
字节即将LastDay以及大模型应用开发看法
大家很多人私信我大模型应用开发具体是做啥,正好我讲讲在字节实习3个月+的体验。现在以字节为例我看很多岗位,其实大模型应用岗位已经被纳入后端开发(大多还是属于开发序列,至少我看不在算法序列)当中了,所以总的来说二者并没有特别明显的区别,起码在公司的角度来看。以我自己为例,我也是面的后端岗位然后进来做Agent的开发,Agent开发暂时不涉及模型的训练,最多包含一些模型的微调(而且公司有平台)。总的来说,Agent开发主要是搭建workflow,主要涉及Rag、微调、Mcp、Prompt这些方面,包含一些技术栈py:langgraph、langchain、langSmith,java: SpringAI、langchain4j?,所以我觉得后端的同学直接投问题不大,但是需要python or java or 大模型基本知识的landing。我之前也没接触过类似的知识,还在字节里面有LLM学习季的好东西,包含了大模型的基本知识Transformer、Prompt工程、Rag实战等等各种基本知识的解释和实操,让我非常循序并循序渐进的了解了这方面的知识,并且燃起了对大模型学习的兴趣,不得不说这一点还是很值得学习的。其次,就是在实习过程中,大家讨论的都是如何提高大模型产生的效果、以及有没有更加方便的Agent工具能够参与 or 使用提效,整体氛围很不错,而且都是去聊一些比较新的东西,例如之前刚出的Agent2Agent协议。在我看来,Agent主要是以Multi-Agent写作文的形式完成一系列任务,例如Deep-Research利用搜索、爬虫等工具,获取想要查询的网页并爬取文章内容,并且生成一篇分析报告,包括了一些意图识别、任务规划、记忆、工具调用等。在这个过程可以加很多环节去提高分析报告的效果(在Prompt的层面),例如反思、自问自答、知识库、human-in-loop等等,我觉得设计这些环节还是需要很多经验的,目前很多需要参考了类似的设计有比如cursor等。至于学历的要求,不知道现在岗位需不需要硕士的学历,但是我看来其实本科也能做,包括我在的组很多Agent内容在Cursor、Trae等工具的辅助下,前端也参与了不少(没错,前端也写Agent)。所以现在在各种Agent工具不断出现的今天,大厂更加需要“能够熟练使用AI工具的人”。举例,本组有个本科校招生,ld说后续会让他参与LLM的开发内容。当然,以上是我3个月浅薄的理解,我其实也看了不少内容的一些技术文章,整体来说大概是个这么情况,感觉技术壁垒不深,但是基于目前资料跟Java(黑马)比有所欠缺的情况下,还是筛掉了相当一部分人,感觉可冲(感觉比较缺人,至少我们组人很缺);但是基于我之前很多段实习都是Java开发,我觉得大模型应用更在乎大模型的效果而不是性能,可能还是关注点会跟Java开发有一些区别,优先级不一样,很少用到一些中间件来做啥,目前我在整个过程中只用过Redis来缓存stream流。实习体验:1.需求:字节跟我实习过的其他大厂有很明显的区别,他是直接安排活让你去做,至于你做不做得了,这个就另说了(即使有mentor的帮助)。有个群友举的例子很好“就是把一个不会游泳的初学者丢进水池里,如果活下来了,就学会了哈哈”。所以在我很久没写py、langchain等内容的基础上、没在字节做过任何需求的时候,让我开发了一个我认为很大的一个需求,大概6-7000行(两周),我为了不延期,主动加班到10-11点,才在排期前做完。。2.福利:经历了字节下午茶的LastDay目前已经没啥福利了,零食、水果还是不错;其次,允许实习生出差,刚来没几天就团建 + 出差去北京(出差了一周),那段时间还是很滋润的,在北京也小小旅游了一下(带着女朋友一起去了,当然她的不报销,只是住在一起)3.博客:当初在快手实习的时候,基本上看遍了Kstack的文章,但是在字节我目前还没看完,而且受益匪浅,感觉文章整体含金量要高不少(可能快手现在也变好了,不尬黑)。4.带教:mentor和ld对我很好,也让我进入了一个新的领域,目前正好考虑通过这次机会往大模型应用甚至大模型算法转型.正好有学长跟我说过,“阿里很值得去实习体验一次,哪怕不留下来”,我觉得“字节也很值得去体验一次,哪怕不留下来”,之前在前几家公司反而没这么深刻的感悟。如果对各位有帮助的话,求求🥺给朵小红花,有问题可以在评论区交流~
错开的雪季:
mark感谢分享
投递字节跳动等公司8个岗位
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06-26 20:09
门头沟学院 算法工程师
找实习找不到
bg:双非本+果壳硕研一,简历上有一个微调的RAG项目和一个multi-agent项目投的大模型算法实习生,感觉面试官可能对这些也不是很感兴趣,都是在问我八股害,叹口气。再找不到就要回所打工了,不想回所不懂到底还要做哪些项目才可以有亮点
简历中的项目经历要怎么写
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07-01 08:52
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南京大学 Java
26届 求助大模型开发相关
目前在做 Java 后端,如果秋招想转大模型应用开发的话,请问该怎么准备呢?优先主攻大模型,还是先继续深入学习 Java(目前在实习,学大模型的时间也不多)?前景如何呢(主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗)?小白求教,谢谢各位佬。
牛客10178422...:
我觉得还不如普通后端开发呢,接触不到高并发高可用
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06-30 12:04
中山大学 算法工程师
美团大模型岗面试强度,已老实
面试公司:美团岗位:大模型应用开发一面1.自我介绍+做过的项目,项目问的很细2.了解 Deepseek -R1吗?介绍一下。3.R1的 MLA 是如何实现 KV - Cache 的节约?4.R1在 SFT 时冷启动的目的?5.位置编码是什么?解释 ROPE6.一个14B的模型,推理和训练要多少显存?7.显存的占用和哪些因素相关?8.大模型灾难性遗忘是什么?如何解决?9.BF16、FP16、FP32对比10.Adam, AdamW 原理11.deepspeed的三个阶段手撕:合并两个有序链表
美团一面2269人在聊
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为何A要用高斯
接好运
沾沾喜气
B为0有啥特殊
大厂真题好难
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