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NLP算法面經(jīng)7

PDD算法 和 字節(jié) NLP(2+0/2+1)??
1. PDD全程無(wú)八股,面試官基本都是推廣搜工程師,面試官不會(huì)NLP
2. PDD的LC題目:最長(zhǎng)不重復(fù)子串 以及 接雨水進(jìn)階版 和 自己出的一道題
剩下全是字節(jié)的
1. 深挖實(shí)習(xí)和項(xiàng)目,直到你不會(huì)的
2. 位置編碼有哪幾種?具體介紹了ROPE
3. 跨模態(tài)對(duì)齊的方案有哪些?為什么選擇該方案
4. 針對(duì)長(zhǎng)序列問題建模你有什么見解?
5. DPO的公式以及原理?
6. RAG中你認(rèn)為的關(guān)鍵點(diǎn)有哪些?并就其中1-2點(diǎn)展開下
7. 聊一聊大模型的發(fā)展道路?
8. 為什么分類用CE不用 MSE?
9. 殘差網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),至少說出3個(gè)
10. Deepspeed的三階段介紹下
11. 介紹下LLAMA的架構(gòu)
12. 代碼題:MHA,島嶼最大面積,還有個(gè)忘了
#大模型# #互聯(lián)網(wǎng)大廠# #字節(jié)跳動(dòng)# pdd #nlp# 面經(jīng) #實(shí)習(xí)# #校招#
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頭像 會(huì)員標(biāo)識(shí)
05-08 22:43
已編輯
西安交通大學(xué) C++
字節(jié): AML 機(jī)器學(xué)習(xí)推理框架研發(fā)實(shí)習(xí)生- 拷打項(xiàng)目,主要關(guān)注項(xiàng)目里面的量化方法是怎么實(shí)現(xiàn)的,具體的項(xiàng)目中的細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)- C++八股:C++中的多態(tài)有哪些實(shí)現(xiàn)方法?                    虛函數(shù)具體是如何實(shí)現(xiàn)的?- 手撕:1277 全一子矩陣; 牛頓法解決根號(hào)- 體驗(yàn):作為處女面,感覺面試官人非常好,整個(gè)面試過程跟聊天一樣,不會(huì)的地方也會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)去引導(dǎo)你,有問題的地方也會(huì)及時(shí)指出,不知道是不是kpi,不過就算是kpi我也認(rèn)了美團(tuán):機(jī)器學(xué)習(xí)引擎工程師- 拷打項(xiàng)目:量化方法的基本原理,量化前后推理速率比較,C++的算子如何實(shí)現(xiàn)的- C++八股: 如何設(shè)計(jì)進(jìn)程池對(duì)進(jìn)程進(jìn)行管理(毛都不會(huì))                     vector如何實(shí)現(xiàn)? 如何對(duì)內(nèi)存進(jìn)行管理(new, malloc, realloc)                     堆和棧存放的數(shù)據(jù)種類                     成員函數(shù)具體是怎么樣訪問到成員變量的(啥都不知道)- 手撕: 有一個(gè)INT32數(shù)組,兩兩相加可能越界,但總和一定不會(huì)越界,如何計(jì)算。(腦子出問題半天沒想出來,最后面試官明示后才想出來)- 體驗(yàn):這個(gè)的面試強(qiáng)度相比于字節(jié)一下子上來了不少,符合我對(duì)于美團(tuán)難度的認(rèn)知(筆試后兩道題死活a不出),再加上面試官相比于字節(jié)的沒有很和善,導(dǎo)致對(duì)答案不太自信總結(jié):之前感覺這個(gè)方向主要應(yīng)該看算法相關(guān)的八股,但實(shí)際面試才發(fā)現(xiàn)主要問的都是C++的八股,簡(jiǎn)歷基本只問對(duì)口的那個(gè)項(xiàng)目,看來要多背背C++八股,寫寫算法題了碎碎念:由于種種原因,直到5月份才開始面試,不知道能不能有2面,許個(gè)愿吧更新:字節(jié)已寄,美團(tuán)感覺八成也寄了??
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