快手.大模型应用一二面

🍓一面时长约50min,面试官很和蔼,体验感还不错。
1.面试官先简单介绍了下团队,然后是自我介绍;
2.拷打了一下项目和论文;
3.为什么多头注意力能提升表达能力?
4.为什么要在大模型中使用 RMSNorm ?和 LayerNorm 有什么差异?
5.LoRA和 PromptTuning 有何区别,分别适用于什么场景?
6.模型微调时遇到过过拟合吗?怎么处理的?
7.大模型推理时的加速思路?
8.KV Cache 是怎么起作用的?为什么对长上下文推理很关键?算法题手撕:
字符串的全排列。
二叉树序列化与反序列化。
✅面试感受:整体提问节奏比较平稳,面试官很有亲和力,有的地方卡住了还会给提示。
🍓二面时长约40min,主要是针对简历进行深挖。
1.自我介绍。
2.深挖项目,针对项目思路不断追问。
3.大模型生成内容如何做去重过滤?
4.如果词表特别大(10w+ token ), Softmax 加速通常有哪些实现?
5.如果要在中文领域做 Instruction Tuning ,需要注意哪些数据问题?
6.反问
✅面试感受:二面的氛围和一面截然不同,面试官提问非常犀利,没有太多套路问题,并且对细节很关注。
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发布于 08-28 19:38 广东

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09-03 20:48
龙岩学院 护士
攒个人品,秋招不指望了,希望春招能有机会上岸吧。------------------------------------------------------没有自我介绍环节,一上来直接拷打实习,边拷打边问八股,基本上是我说一个做的东西,然后面试官就要开始问对应的八股了,记录一下问的八股:1. Qwen 与传统的Transformer模型相比,有什么结构上的改进?2. RMSNorm相较于LayerNorm有什么优势?公式是什么?3. SwiGLU的公式是什么?4. GRPO的公式是什么,这样做为什么更好?5. KL散度的公式是什么,为什么要用KL散度?6. LLM的损失函数是什么?给你一个10w的词表,计算出事的损失值7. GRPO为什么要做clip,直接用SFT后的模型还会不稳定吗?优势度可以怎样改进?8. 为什么你要用GRPO?GPRO结果比之前好多少?显存开销多大?训练一个Step需要多久?奖励函数如何设置的,为什么?有没有想过为什么一开始Reward出现大幅度震荡?GRPO是否一定有效,还有什么解决方法?9. Post-Training 的工作机制,为什么要做三阶段训练?什么情况下应该用GRPO?为什么DeepSeek用了GRPO?如何从V3到R1?10. 微调是如何进行微调的?为什么LoRA能够work?除了LoRA外,还了解哪些微调方法?11. 后训练用的哪个框架?你用过什么框架?如何使用deepspeed进行分布式训练?脚本是你自己写的吗?12. 知道什么Linux命令?13. 用过C++,Java吗?平时用什么多?14. 如何去评价你工作的产出和质量(基本上每个面试官都会问)15. FLUX的工作原理,LoRA在这个地方起到了什么作用?16. 你认为实习过程中哪些是从零到一的工作?(全部!鼠鼠之前学地理的)遇到一个不熟悉的领域,你会如何进行学习?-------------------------------------------------------大概是这些,可能不是很全手撕:删除链表中的节点;快慢指针秒了反问:面试官先介绍了下部门业务,随后反问:1. 为啥初试后又是初试?(可以自己点的,实际上就是二面)2. 后续几轮面试呢?(三轮,还有大老板面)3. 工作强度 (8-9.30左右)4. 这个岗位需要什么样的人? (努力学习新知识,耐心)总而言之美团的面试体验真没的说,面试官会笑这一点就值得夸了,全程没啥压力,但是估计凉了,有些没答好
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