字节一面

1、项目介绍2、讲述论文内容和细节3、对于模型训练过程中，如果出现样本标签数据分布极其不均衡，通常会采取什么方法来解决问题4、transformer的感受野encoder中是可以看到所有的token的，你认为感受野越大越好还是越小越好5、位置编码:sin cos，正余弦，bert可学习位置编码，rope相比于正余弦编码的优势6、欠拟合“和过拟合定义，通常如何解决?7、transformer的位置编码的基底是10000为什么设置100008、手撕:岛屿的数量

1，讲下实习项目c吧（应该是只有c和组里工作相关）2，模型某个设置可能会受到样本分布变化影响，怎么解决的3，回归用mse和mae区别在哪4，除了看loss，某指标如何离线评价（没说上来，胡言乱语了一下）5，（场景题）目前gpu资源比较紧张的前提下（没法做大规模实验），对于多目标模型，假如说现在有个特征想加，算了相关系数，跟ctr正向，cvr负向，那你到底要不要加上。（感觉又有点胡言乱语了）手撕交叉熵公式（卧槽刚想起来好像把label也写到log里面了……数学奇迹之log0）分割等和子集（边界条件磕磕绊绊了一下）反问业务 工作

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1、实习介绍2、讲述论文内容和细节。3、是否了解过多模态大模型，简单讲一下了解的多模态大模型。4、dpo 和sft的区别，可以先dpo后sft吗？5、如何处理reward hacking？6、dpo如果应用在第一轮对话中应该怎样做，你会如何构造这个数据集合？你认为多轮对话中，数据分布应该是什么样的？手撕hot100：二叉树的右视图