美團大模型產(chǎn)品轉(zhuǎn)正實習(xí)面經(jīng)（已offer）
先說結(jié)論：整體看美團的大模型產(chǎn)品面試非常偏技術(shù)導(dǎo)向，面試官的水平很高，對項目的技術(shù)細節(jié)和商業(yè)化思路追問的非常細致，面了50分鐘左右；需要大家掌握基本的ai技術(shù)，對自己所做的業(yè)務(wù)細節(jié)有足夠的了解、對未來商業(yè)化的路徑有思考；我下面的面經(jīng)拆解也會分成技術(shù)常識題和項目細節(jié)兩個大部分
一. 自我介紹在面美團的轉(zhuǎn)正實習(xí)之前我只有一段中廠的ai產(chǎn)品實習(xí)，并不是很突出；所以我從經(jīng)驗（也就是過去的實習(xí)項目）和能力（自己的能力如何和ai產(chǎn)品對口）兩個維度介紹了自己，面試官挺感興趣的，所以后續(xù)問題基本是在追問這兩個部分
二. 項目細節(jié)題
1. 你們業(yè)務(wù)這個垂類大模型是怎么訓(xùn)練出來的？垂類大模型主要解決什么問題？ 垂類大模型是基于集團內(nèi)的通用大模型微調(diào)的
2. 你參與過模型訓(xùn)練嗎？會覺得產(chǎn)品是算法工具人嗎？產(chǎn)品視角你覺得能為模型訓(xùn)練貢獻什么？
3. 你提到你們項目目前還在探索商業(yè)化路徑，那你覺得未來可能是什么盈利模式，或者說你覺得到底什么樣的ai產(chǎn)品能賺到錢？
4. 你怎么去定義badcase？標(biāo)準(zhǔn)是如何制定出來的？
5. badcase的評估是你進行嗎，還是有專門的外包團隊？
6. 了解自動化的ai-native評估方式嗎？為什么你們不采用這種方式？
7. 你們這個知識庫主要場景是什么？傳統(tǒng)的ai不能進行這樣的知識問答嗎？
8. rag的流程是什么？
9. rag的知識庫來源是什么，其中你提到拆分邏輯，這個邏輯是怎么確定的？
10. 如何優(yōu)化rag里的badcase，提升rag效果？
三. 技術(shù)常識題
1. bert和transformer是什么，解釋一下
2. 為什么有這二者架構(gòu)上的區(qū)別，使用場景上有什么不同？
3. 大模型的大體現(xiàn)在哪些方面？
4. 為什么傳統(tǒng)ai沒有像現(xiàn)在這樣跑出來
5. 為什么現(xiàn)在的ai都是一個字一個字蹦出來回答的
6. 什么叫模型的過擬合？
7. 你前面也提到dpo，dpo是什么？dpo和sft有什么區(qū)別？
8. 什么業(yè)務(wù)該用大模型，什么業(yè)務(wù)該用小模型？
9. 了解注意力機制嗎？

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