网易 大模型实习生

📍面试公司:网易有道
👜面试岗位:大模型 实习生
📖面试问题:
1. top-k和top-p
2. 对比损失和llm中的temperature
3. lora微调
4. llm中的强化学习
5. 训练样本的文本如何构建的,输出的格式
6. rag
🙌面试体验:问的很细,难,一轮直接挂
#大模型面经#
全部评论
感觉就是大模型的八股啊
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发布于 03-28 14:53 上海

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1️⃣自我介绍:【⌚️10分钟】点评:流水账,有些磕磕绊绊,自我介绍环节的项目介绍的很详细,非常冗余。优化:写逐字稿,背诵,提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化:【⌚️20分钟】1:transform结构了解吗?回答点评:回答的很简单,5分吧,说了transform的结构是encode-decode结构,分块,每个块里面有四个组建,MHA、FFN、LN、残差链接,介绍和理解不深刻。提升指导:梳理回答逻辑结构,讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义,其中MHA给出代码层面理解,从2分钟的回答变成6分钟的回答。2:多头自注意力机制是啥?公式是啥?代码你会写吗?回答点评:讲了公式,但是掌握的不够细致,pytorch代码框架不熟悉,attention_mask机制没有写出来。提升指导:讲述代码的原理,如何使用代码回答问题,展示自己的理解深刻。3:rag中的多路召回是什么?embeding为啥用智源的BGE-large/Base?回答点评:使用了BM25和向量召回,但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导:先讲原理,再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别,计算的效率,两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导:【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答,看网上的回答很多,但是不是理解层面。2:我的向量召回是faiss做的,和这个相关的问题我如何准备?3:经常会被问到rag用的啥框架,这个问题如何回答?还需要准备框架的知识吗?4:面试官经常问我,rag的模型是啥?有做微调吗?如果不做微调怎么回答?5:大模型还需要补充那些知识?📳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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bg: 双9,2024级硕,传统工科专业,算法知识范围仅限知道一些机器学习理论,了解基本的pytorch语法,打算砖码算法岗位,计划研1下找一段实习,从今年3月初已经开始在各大平台搜索实习经验了。转码时间线:2.28开始有实习想法,但是在岗位上纠结,在后端,大模型岗位纠结。最终决定大模型岗3.1-3.7吴恩达机器学习3.8-3.21李沐深度学习3.22开始刷leedcode3.24开始做简历3.24-3.25在github上跑开源项目:BERT部署+文本分类3.25-4.1在github上跑开源项目:ChatGLM-6B部署+LLaMA-Factory微调+Prompt模板3.27注册BOSS直聘3.28参加了第一场初创公司大模型的面试,感觉面试还可以,基本上能hold住但最后也都无疾而终了,盲猜可能是技术栈不太相符以及觉着我是低年级。3.29-4.5在github上跑开源项目:Llama3-8B+RAG4.7收到三家公司面试4.7下午面试一家中厂,问题太工程,而我是凑开源项目+偏算法理论性的科研,完全经不住拷打。4.8收到第一个offer,岗位感觉偏大模型调研,拒绝。4.10收到第二个offer,离学校路程半小时+大模型核心岗,但小厂,接收。回归整个实习准备,对我个人而言其实最难的是不断细化调整方向,以及在面试pass被无数次的心态调整,但总体来说是看着自己一步步的进步。记得第一次修改简历时,我对着空白文档发呆了两个小时,如今却能快速抓住岗位JD的关键词进行精准匹配;曾经在群面中紧张到声音发抖,现在面对压力面试已经能从容展现逻辑思维。
实习,不懂就问
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