26校招腾讯 大模型算法面经

攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1.实习拷打
2.在微调大模型时,你使用过哪些框架?它们的优缺点分别是什么?
3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的?它在多模态任务中的应用有哪些优势?
4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么?对模型训练稳定性和性能有何影响?
5.在生成式大模型中,为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构?
6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案,包括语义解析和意图识别的关键技术。
7.针对 Transformer 模型推理过程,你会采用哪些优化手段?
8.请阐述RAG的核心原理,并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。
9.vLLM 框架的核心优化原理是什么?其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计?
10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。
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感觉和前面一个老哥发的非常相似
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发布于 03-11 23:15 江苏

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因为年终奖发的比较晚,本来想年底看机会的哪成想时间接不上,3月底开始看机会,4年社招小弟被虐惨了。。。。按照面试顺序如下美团-交易中台         二面挂        场景题回答的不是很好滴滴-稳定性平台     BP面挂        年包接不住挂爱回收-二手平台     三面挂         年包接不住挂百度                       hr面完         谈薪中阿里淘天                一面挂         八股项目回答还可以,问了很多AI Agent相关的细节完犊子滴滴-外卖配送        二面挂         二面面试官觉得我没相关经验,明里暗里说不建议换赛道,业务不匹配高德-大云图           一面挂         数据采集平台业务不匹配字节-火山引擎        一面挂         感觉跟面试官聊的还不错,项目+算法都还可以,第二天直接感谢信小红书                    二面中          聊的还可以,部门很扁平化,有点向往白龙马云行科技      二面中           全程没八股,项目的各种细节各种问阿里和美团是为数不多还一直问八股的公司,其他都是聊项目,聊具体场景设计方案当然都有算法题,但是对于社招选手还可以,一般都是二叉树、数组、链表、栈这种的各种遍历、删除的变种,目前没有遇到hard难度的,对于社招选手真是省大力了,如果你也在看机会中可以交流交流。。。。
逆羽_:老哥之前在哪呀,社招创业公司经历有机会冲大厂嘛
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