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不同以往的是#xff0c;当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多#xff0c;HC 在变少#xff0c;岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。
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不同以往的是当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多HC 在变少岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。
最近我们又陆续整理了很多大厂的面试题帮助一些球友解惑答疑分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
总结链接如下
《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布
喜欢本文记得收藏、关注、点赞。更多实战和面试交流文末加入我们星球 最近一位同学跟我聊实习面试了小红书项目抠的很细让他有点破防又问了很多八股。。。心情很是低落。
为什么现在面试都这么卷呢为什么面试通过率这么低
前些年互联网蓬勃发展AI 技术人才供不应求相关专业毕业生不够用。稍微有些项目经验工作就不用愁。
那时候招聘只要资质没问题先招进来再培养所以多数人只要多投多面总能跳槽成功殊不知更多是因为公司在抢人因为业务有前景活儿总得有人干。
而今时移世易供需关系逆转老板们都在强调降本提效招聘自然会设置更高门槛优中择优。建议提早准备多了解职场信息。
一面
聊项目抠的贼细你们的训练集和验证集. 测试集分别是多少怎么来的宏平均和微平均是用来干什么的是如何计算的他俩的主要区别知识蒸馏为什么有效. 详细介绍一下知识蒸馏Transformer为何能够有效地处理长距离依赖问题?与传统RNN和LSTM相比有哪些优势?多头注意力的作用是什么?在Transformer模型中位置编码(Position Encoding)的作用是什么Bert 中有哪些地方用到了mask预训练阶段的 mask 有什么用Bert中的transformer和原生的transformer有什么区别强化学习适合在哪些场景使用智力题如何用rand6实现rand10
代码题
最小覆盖子串给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串则返回空字符串
二面
聊项目layer normalization 的好处是和 batch normalization 的区别你有没有看过有的 transformer 也用bnBERT 的主要改进包括结构的改进. 预训练方式的改进都说一下Reformer中. LSH局部敏感哈希是如何实现的CRF 和 HMM 的区别. 哪个假设更强他们的解码问题用什么算法lstm 参数量计算. 给出 emb_size 和 hidden_size. 求lstm参数量简单实现一个layer normalization类. 只需要实现__init__和forward就行简述GPT和BERT的区别为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构如何减轻LLM中的幻觉现象GPT-3拥有的1750亿参数是怎么算出来的参数高效的微调PEFT有哪些方法目前主流的中文向量模型有哪些请介绍一下微软的ZeRO优化器
代码题
反转字符串无重复字符的最长字串
技术交流资料
技术要学会分享、交流不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
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