字节秋招算法一二面凉经

一面
1.实习项目提问
2.用的模型参数量有多大?
3.Prompt engineering的方法?有没有自动化的方法?
4.有什么方法避免出现安全问题和幻觉问题?
5.Transformer结构
6.decoder部分训练和推理有什么区别?
7.decoder预测时i位置预测出来了,然后预测i+1位置,那么是用i位置的8.token结果还是概率结果?为什么?
9.Decoder only参数量估计
10.FFN中一般把d扩大到多少?
11.KV-cache的空间复杂度
12.为什么用MMOE?从scaling law的角度去回答
13.code:编辑距离

二面
1.标注成本是多少
2.怎么确保标注的训练集是高质量
3.验证集的类别分布是什么
4.问实习项目有什么优化思路
5.为什么few shot可以提高模型输出表现
6.FAISS的原理
7.知识库怎么更新?
8.为什么不直接用相似度召回?而是过一遍大模型?
9.PPO和GRPO的区别?
10.为什么GRPO的kl 在loss中
11.PPO中每个模型解释
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个人背景:学院二本计科专业 大二开始实习个人经历:安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念:我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学,我会羡慕,也会跟着努力上进;但遇到好看的小说,我又会放下手头的事沉迷其中,之前的坚持也就中断了。我有些自卑,总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注,我就喜欢上了上网,因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价,偶尔看到嘲讽的言论,会触发我的自卑情绪,让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼,有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会,我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好,是为了衬托出过程的艰难,以此显得自己更厉害。我知道,人往往会炫耀自己缺少的东西,来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径,不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候,我花了更多时间在研究面试技巧上,而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧,看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通,还会每天自言自语练习语言表达,同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里,侥幸和运气占了很大一部分。我总在想,如果有一天我失去了这份幸运,这些特质可能会让我一蹶不振。ps: 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人  所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录
我的offer在哪里...:从去年看到现在,飞升哥就是榜样
我的求职进度条
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