节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

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汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

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分享我们星球上一位超级牛叉的小伙伴的面经。

面试基本在两周之内结束掉了，还因为时间冲突推掉了小米和滴滴。

因为去年秋招、春招时，看过星主在社群中分享了许多NLP&大模型相关的面经，收获的很多。在此感谢大佬的分享，也很感谢那些平时给答疑的小伙伴。在这里我也分享一下自己面经，希望大家都能找到理想的工作。

哈哈哈，我暂时卷不动了，休息一段时间。

1、金山 NLP

2.28 投递

3.2 笔试

3.14 一面

3.19 二面

3.25 hr面

3.27 电话oc

一面 30min：

• 1、bert、gpt等大模型的架构是什么

• 2、怎么实现的只看到前面的token

• 3、decoder-only的mask怎么实现

• 4、bert还需要mask吗

• 5、llama的结构

• 6、前置层归一化的好处是什么？

• 7、还有什么区别？层归一化函数用的RMSnorm，还有旋转位置编码

• 8、旋转位置编码的好处是什么

• 9、项目介绍

• 10、数据怎么处理的，训练数据输入和输出之间用什么分割符

• 11、lora和adapter的区别和相同点

• 12、lora和adapter的在推理时有什么区别

• 13、用过或了解什么分布式训练

• 14、llama2和llama的区别

• 15、无手撕

二面 1h10min：

• 无八股，基本在聊项目及细节，因为项目涉及VAE在文本上的应用，面试官还让画图展示讲解。

• 算法：找到数组中最大的k个数，说思路就行（说了最小堆），以及时间复杂度

三面 15min：

• 简单聊天，当场oc说申请offer，过了两天电话确认base地

2、OPPO NLP：

2.26 投递

3.9 笔试

3.18 一面

3.20 二面

3.21 hr面

3.29 offer

一面 30min

• 1、自我介绍+项目介绍

• 2、bert和gpt的区别

• 3、bert怎么实现看到上下文的

• 4、介绍一下qlora

• 5、介绍promt tuing和其他高效微调方法

• 6、算法：最长回文子串，说思路（太久没刷题了忘记动态规划、面试官说不一定要用最优解，我就说了个暴力解的思路）

二面 30min

面试官应该是主管，主要是聊天，没怎么问技术，也没有手撕

• 1、自我介绍+项目介绍

• 2、了解国内的大模型吗（说了chatglm）

• 3、chatglm的优化点在哪

• 4、长度外推现在一般怎么做

• 5、以往的项目中有没有自己主导的内容

• 6、有没有遇到过分歧什么的，怎么解决的

• 7、自己努力去实现目标的事

hr 面 25min

• 1、自我介绍+一些家常

• 2、拿到offer了吗

• 3、求职最看重的三个点

• 4、求职最反感的是什么

• 5、如何判断企业价值观与个人价值观匹配呢

• 6、为什么没有企业实习经历

• 7、有没有因为预期会损害到他人利益，而十分纠结的经历

• 8、家人对找工作有无支持

• 反问：培训制度、上班时间

技术交流群

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了NLP&大模型算法岗技术与面试交流群， 想要获取最新面试题、了解最新面试动态的、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：技术交流

用通俗易懂方式讲解系列

• 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！

• 《大模型实战宝典》（2024版）正式发布！

• 用通俗易懂的方式讲解：自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）

• 用通俗易懂的方式讲解：1.6万字全面掌握 BERT

• 用通俗易懂的方式讲解：NLP 这样学习才是正确路线

• 用通俗易懂的方式讲解：28张图全解深度学习知识！

• 用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这就是 NLP 方向最全面试题库

• 用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程

• 用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer

• 用通俗易懂的方式讲解：图解 Transformer 架构

• 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法面经指南（附答案）

• 用通俗易懂的方式讲解：十分钟部署清华 ChatGLM-6B，实测效果超预期

• 用通俗易懂的方式讲解：内容讲解+代码案例，轻松掌握大模型应用框架 LangChain

• 用通俗易懂的方式讲解：如何用大语言模型构建一个知识问答系统

• 用通俗易懂的方式讲解：最全的大模型 RAG 技术概览

• 用通俗易懂的方式讲解：利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引，构建一个RAG应用程序

• 用通俗易懂的方式讲解：使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA

• 用通俗易懂的方式讲解：面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。

• 用通俗易懂的方式讲解：NLP 算法实习岗，对我后续找工作太重要了！。

• 用通俗易懂的方式讲解：理想汽车大模型算法工程师面试，被问的瑟瑟发抖。。。。

• 用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain-Chatchat，我搭建了一个本地知识库问答系统

• 用通俗易懂的方式讲解：面试字节大模型算法岗(实习)

• 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法岗(含实习)最走心的总结

• 用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法汇总