爱奇艺大模型算法岗面经
1️⃣一面
1. Transformer、CLIP原理,图文对齐层工作机制
2. CLIP衍生进阶模型;检索场景模型适配改造思路
3. Transformer各类Decoder结构
4. 大模型通用预训练流程;电商垂域预训练必要性及原因
5. GRPO公式推导;PPO四大组成模型
手撕:多头注意力MHA代码
2️⃣二面
1. LoRA落地场景、常用超参配置
2. 长文本模型结构优化;Qwen3-VL RoPE、MRoPE原理,其他位置编码方案
3. 长文本训练各类优化Trick
4. 多模态图像Token冗余过多解决方案;图像Token长度限制实现方式
5. BF16与FP32精度差异、训练选型;训练推理精度一致性问题
手撕:反转链表
3️⃣三面
1. 多模态Embedding设计经验、图文对齐方案与主流对齐方式
2. Embedding模型与Reranker差异,二者训练Loss区别
📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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2. CLIP衍生进阶模型;检索场景模型适配改造思路
3. Transformer各类Decoder结构
4. 大模型通用预训练流程;电商垂域预训练必要性及原因
5. GRPO公式推导;PPO四大组成模型
手撕:多头注意力MHA代码
2️⃣二面
1. LoRA落地场景、常用超参配置
2. 长文本模型结构优化;Qwen3-VL RoPE、MRoPE原理,其他位置编码方案
3. 长文本训练各类优化Trick
4. 多模态图像Token冗余过多解决方案;图像Token长度限制实现方式
5. BF16与FP32精度差异、训练选型;训练推理精度一致性问题
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云边有个offer:恭喜啊!希望你能得到offer,然后公开简历模版让我们看借鉴借鉴🤣
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04-29 20:18
算法工程师 点赞 评论 收藏
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