节前，我们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、今年参加社招和校招面试的同学。
针对大模型技术趋势、算法项目落地经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。
总结链接如下：
- 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布
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最近小红书又准备优化员工，不知道对我们是否有影响。
这是前段时间我第一次尝试跨方向找算法岗，红书面试官还是很喜欢拷打的，会关注我这种CV多模态背景的推荐算法基础怎么样。
小红书三位面试官给我的最大启发:是否能把自己的所学，用于解决特定问题(即便不是相关背景)，才是候选人身上最大的闪光点。
一面
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论文问了十多分钟，细问课程学习怎么设计的，怎么判断样本可靠还是不可靠，训练流程。
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多模态比赛细问难负样本挖掘怎么做。
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写一下你用到的图到文的对比学习 loss 代码。
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如何理解 embedding？
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之前了解的推荐模型有哪些？把你刚刚说的多路召回和排序模型讲一下。
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self attention 公式写一下，定量解释一下为什么要除以根号 dk？
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了解哪些 loss 函数？交叉熵, triplet, hard triplet, 对比 loss，mse loss，对抗 loss，focal loss。
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目前主流的开源大模型体系有哪些？
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使用过开源大模型有哪些？
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prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点?
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做过那些大模型的研究和实践
代码考察
一个长度为n的整数数组nums，其中nums的所有整数都在范围[1,n]内，且每个整数出现一次或两次 。
请你就找出所有出现两次的整数，请实现一个时间复杂度为O(n)且仅使用O(1)额外空间的算法。
二面
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自我介绍
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对推荐算法模型有什么了解，BST 和 SDM，介绍一下 SDM?
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实现一个 Conv 的代码?
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一层 Conv 计算的时间复杂度是多少?
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激活函数了解哪些? sigmoid 能用在哪些场景?
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为什么sin cos不能用作激活函数?
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二分类为啥不用 mse loss?
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项目里为啥会用到 GRU? 跟普通 LSTM 的差别你了解吗?
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讲一下 BERT 的结构，为什么 BERT 很强大?
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BERT 的 MLM 任务为啥会有效果?
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大模型的幻觉问题
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InstructGPT 三个阶段的训练过程，用语言描述出来
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大模型推理加速的方法
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Deepspeed分布式训练的了解，zero 0-3的了解
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LLM的评估方式有哪些？特点是什么？
代码考察
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LeetCode 接雨水
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LeetCode 最大连续子数组乘积
三面
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上来先写个二叉树的题目，由于树当时刷的不多，最后在面试官指导下发写出来了
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平时如何自学推荐算法知识？看过最近的推荐论文吗？
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难负样本一定有助于模型训练吗？
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论文中 attention 不会导致很大的训练开销吗？
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看做过域泛化的工作，解释一下 domain generalization 原理？为啥你的方法能 work？
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如果训练语料和测试存在很大 gap ，你觉得域泛化的学术方法能帮助解决吗？面试官看我洋洋洒洒介绍，笑着说工业界很多方法不喜欢花里胡哨
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为什么 transformer 会比 GRU 更有效？有实际对比过吗？
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如果能来实习，每周能出勤几天？
资料获取和交流
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。
成立了大模型算法技术交流群，相关资料、技术交流&答疑，均可加我们的交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。
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：来自CSDN + 技术交流
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重磅消息！《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！
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做大模型也有1年多了，聊聊这段时间的感悟！
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