小红书 推荐算法 实习面经

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发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2*user tower和item tower怎么构建的3*为什么价id特征会有问题呢4*id特征应该怎么处理才能用到双塔模型里5*你构造特征得时候考虑数据穿越了吗6*除了dssm还了解哪些召回算法7*skipgram和cbow的区别，什么时候用什么8*图召回怎么构建图网络和节点表示9*了解哪些排序算法10*din里attention机制的权重是怎么计算的11*你认为din还有哪些可以改进的地方12.手撕：最近公共祖先

1、自我介绍2、训练和推理的并行策略大模型训练和推理常见的并行策略主要有数据并行、张量并行、流水线并行和专家并行。数据并行是每张卡放一份完整模型，不同卡处理不同 batch，然后通过 All-Reduce 同步梯度。它实现简单，但模型太大时单卡放不下。张量并行是把同一层的权重按列或者按行切到多张卡上，每张卡只算一部分，再做通信聚合，适合单层参数特别大的场景。流水线并行是把不同层分配到不同 GPU 上，让不同 micro-batch 像流水线一样流动，能解决单卡放不下完整模型的问题，但会有流水线气泡。专家并行主要出现在 MoE 结构里，不同 token 路由到不同专家，参数量可以很大，但每次只激...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关