AIGC大模型面经汇总，太全了！

字节 暑期实习 多模态算法 (二面凉经)
一面 2024/3/28 下午17:00-18:00
1.上来没有自我先容
2.直接先容NeurIPS论文，中心穿插着一些提问
3.说一下Transformer的整体结构
4.了解有哪些位置编码方式吗
5.说一下LLaMA中的旋转位置编码
6.算法题：经典的求平方根，牛顿迭代法秒了
7.算法题：判断一个字符串可否由另一个字符串旋转而来，好比abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等，写完后口试官要求O(1)，暂时没想出来
8.详细说了快手的用户保举算法实习，主要做了些什么
9.你的NeurIPS论文能和保举那边结合起来吗
10.NeurIPS中论文中有没有思量变乱本身的一些属性，或者动态性什么的，我说后续有在思量做这个
11.让我说说后续打算怎么做动态性的一些东西
12.聊聊你本科做的负荷预测，说了下背景，输入输出，还有常见的模型
二面 2024 4/8 下午17:00-17:50
1.自我先容
2.详细先容快手实习，中心穿插了十来个标题
3.先容论文
4.ransformer的多头注意力机制
5.算法题：BFS求岛屿数量
6.算法题：回文子串的一个题，dp
7.反问环节
饿了么 暑期实习 AIGC 一面KPI凉经
一面 2024/3/28 上午10:30-11:10
1.自我先容
2.先容了快手保举实习
3.保举的全链路过程
4.先容了NeurIPS的论文
5.先容了本科做的一个App
6.你对AIGC和LLM了解哪些？说了一下自学的东西
7.你对AGI怎么看？你以为照目前趋势发展下去，能到达AGI吗？结合人类意识还有人脑答了一波
8.你有做过大模型的预训练过程啥的吗？有没有上手过？
9.说一下Transformer中的attention具体原理，以及为什么这么做
10.说一下LLM训练的整体过程
11.先容一下RLHF
12.先容一下DDPM的原理
13.了解NLP的大致发展流程吗
14.你是常常用torch吧，说一下你迩来碰到的一个bug以及怎样处理的
15.说一下torch中常见的损失函数
16.建议我了解一下LLM Agent，听到这里实在就已经知道要凉凉了
17反问环节：部门里主要是做些什么？
感觉是KPI面，口试完后官网马上就被挂了
山川比德AIGC凉经
1.自我先容
2.针对外景筹划AI筹划有哪些方案？
3.项目相关对公司的应用有什么帮助？
4.反问
主要照旧做应用端，没有太深的技术要求，口试官人挺好的，hr和技术一起，但是貌似有预算预期，处于无关紧要的业务线，感觉。
网易 伏羲 大模型算法实习 二面 速通
26分钟速通，感觉口试官是个主管
1.自我先容
2.拷打第一个项目，我的是一个RAG的项目，让我讲了一遍，然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多？
3.拷打第二个项目，我的是一个论文项目，直接祭出共享屏幕讲论文的连招，讲完没怎么问标题
4.反问，我再问一遍部门做什么业务的，又说了一遍做智能npc的，鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣
5.问我到岗时间、实习时长这种的，我祭出祖传话术；问我有没有面其他的，我说有小厂offer但是优先来这里实习这种话术，然后问我为什么优先，我把网易好一顿夸；最后问我到岗时间能不能提前，说到岗时间会作为排序的依据，鼠鼠赶紧改口说两殷勤岗

整体感觉没问到啥技术标题，也没做算法题，应该是个主管，不太懂技术，不外人挺好的
好未来大模型面经

• 自我先容
  
• 项目，具体模块细节
  
• 手撕组合总和，且无重复
  
• 解码策略，好比贪心算法、随机采样等，鼠鼠没答出来
  
  
  
  
• T5模型和Bert区别（项目有用T5模型）、self-attention
  
• 大模型RAG
  
• llama具体结构
  
• RLHF技术
  
• 微调过大模型吗？讲一讲
  口试体验蛮好的
  

已oc
网易 伏羲 大模型算法实习 一面面经
全程36分钟
1.自我先容
2.拷打第一个项目，我的是一个论文项目，直接共享屏幕开讲，讲完口试官提了几个标题，主要是情绪流建模的必要性、为什么模型反面chatgpt比等
3.拷打第二个项目，我的是一个RAG的项目，我先详细讲了一下，然后开始问标题，第一个问了数据集构建的细节，第二个问了假如说想提高模型问答的效果，需要从那几个方面提升？
4.场景题，第一个问了对话场景中假如说用户问了一个标题，怎样更好的辨认用户的意图？第二个问了假如说想构建一个个性可以随意切换的问答系统，该怎样筹划系统？鼠鼠分别答了自己的明白，口试官又追问了频频
5.反问，问了部门做什么业务的，说是跟雷火那边合作，做智能NPC的
没有算法题和八股，场景题偏多，更看重自由发挥；总体来说口试官人挺好，但是感觉看着不是很缺人的样子，鼠鼠的一面怕是凶多吉少 这段时间有点摆，没怎么面，略感生疏了
怎样系统的去学习大模型LLM ？

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