最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。

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。

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。

合集：

《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！

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分享我们一星球成员最新面经:

个人情况

985 本硕+项目一个+论文一篇+无实习经历

时间节点

• 7.2 技术面一面

• 7.4 技术面二面

• 7.9 HR 面

• 7.12 offer call+发offer

面经总结

技术面试

主要问简历项目内容和专业相关知识，也有业务场景提出方案与策略。

在回答业务场景并设计方案的时候，确实之前没有遇到过，所以感觉自己也答的磕磕绊绊，比较好的是，面试官最开始会详细讲解具体是什么场景。

HR 面

想在实习中学到什么/如果offer不过你会做什么/到岗时间和时长/在做项目的过程中遇到的困难/有无考博打算

15分钟很快结束，我还以为凉了，后来发现好像基本都是这个时间。

总结一下：

字节的面试流程很规范，每次都会hr提前联系约面。流程进度也很快，从面试到offer时间为10天。

6、7月份实习还是要试着捡漏的（虽然我简历是5月份投的）

希望大家都能心想事成～

高频面试题总结

• 目前主流的开源模型体系有哪些？

• 你了解ReAct吗，它有什么优点？

• 解释一下langchain Agent的概念

• langchain 有哪些替代方案？

• LLM 预训练阶段有哪几个关键步骤？

• RLHF 模型为什么会表现比SFT更好？

• 参数高效的微调（PEFT）有哪些方法？

• LORA 微调相比于微调适配器或前缀微调有什么优势？

• 请简述TPPO算法流程，它跟TRPO的区别是什么？

• 目前主流的中文向量模型有哪些？

• 为什么LLM的知识更新很困难？

• RAG和微调的区别是什么？

• 大模型一般评测方法及其准是什么？

• 什么是Kv cache技术，它具体是如何实现的？

• DeepSpeed推理对算子融合做了哪些优化？

• 简述一下FlashAttention的原理

• MHA、GQA、MQA三种注意力机制的区别是什么？

• 请介绍一下微软的ZeRO优化器

• Paged Attention的原理是什么，解决了LLM中的什么问题？

• 什么是投机采样技术，请举例说明？

• 简述GPT和BERT的区别

• 讲一下GPT系列模型的是如何演进的？

• 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？

• 讲一下生成式语言模型的工作机理

• 哪些因素会导致LLM中的偏见？

• LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？

• 如何减轻LLM中的“幻觉”现象？

• 解释ChatGPT的“零样本”和“少样本”学习的概念

• 你了解大型语言模型中的哪些分词技术？

• 如何评估大语言模型（LLMs）的性能？

• 请简述下 Transformer 基本原理

• 为什么 Transformer 的架构需要多头注意力机制？

• 为什么transformers需要位置编码？

• transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗？

• Wordpiece与BPE之间的区别是什么？

• 有哪些常见的优化LLMs输出的技术？

• 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？

• 介绍一下post layer norm和pre layer norm的区别

• prefix LM和causal LM区别是什么？

• llama输入句子长度理论上可以无限长吗？

• 如何让大模型处理更长的文本？

• 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？

• 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？

• RLHF在实践过程中存在哪些不足？

• 如何解决三个阶段的训练（SFT->RM->PPO）过程较长，更新迭代较慢问题？

• 什么是位置编码？

• 什么是绝对位置编码？

• 什么是相对位置编码？

• 旋转位置编码RoPE思路是什么？

• 旋转位置编码RoPE有什么优点？

• Layer Norm 的计算公式写一下？

• RMS Norm 的计算公式写一下？

• RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？

• Deep Norm 思路？

• 写一下 Deep Norm 代码实现？

• Deep Norm 有什么优点？

• LN在LLMs中的不同位置有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？

• RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？

• Deep Norm 思路？

• 写一下 Deep Norm 代码实现？

• Deep Norm 有什么优点？

• LN在LLMs中的不同位置有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？

• LLMs各模型分别用了哪种Layer normalization？

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。

成立了算法面试和技术交流群，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

精选

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• Stable Diffusion 模型：LDM、SD 1.0, 1.5, 2.0、SDXL、SDXL-Turbo 等
• 文生图模型：AE、VAE、VQ-VAE、VQ-GAN、DALL-E 等 8 模型
• 一文搞懂 BERT（基于Transformer的双向编码器）
• 一文搞懂 GPT（Generative Pre-trained Transformer）
• 一文搞懂 ViT（Vision Transformer）
• 一文搞懂 Transformer
• 一文搞懂 Attention（注意力）机制
• 一文搞懂 Self-Attention 和 Multi-Head Attention
• 一文搞懂 Embedding（嵌入）
• 一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）