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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个人情况：浙大研究生在读，游走在ZJU、Alibaba、miHoYo 的菜鸟
阿里通义这边总体战线还是挺长的，虽然早就面试完了，但是在 HR 排序部分耽搁了很久，可能确实有太多优秀的候选人了吧
本来以为已经没啥希望了，今天却突然收到了offer邮件，整个找暑期实习的过程也可以宣告结束了，后面也要开始好好准备秋招啦。
应星主邀请，我把面试题进行了回忆整理，可能有部分残缺，分享出来供大家参考学习，欢迎与我交流学习。
面试题
- 讲一下 Transformer 大概架构
- 分别讲讲 encoder-only、decoder-only、encoder-decoder不同架构在实际应用的使用场景。
- llama2 网络架构？使用了哪些注意力机制?
- 手写实现下分组注意力。
- llama2的位置编码了解吗? 讲讲几种位置编码的异同
- 了解langchain吗? 讲讲主要结构和主要组件，处理复杂任务链时有哪些优势。
- 用过微调技术吗，具体讲讲 p-tuning、lora 等微调方法，这些方法与传统fine-tuning微调有何不同。
- 模型出现幻觉时，一般怎么解决的
- 显存不够时，一般怎么解决的，有哪些常见的优化方法?
- 几种主流大模型的 loss了解过吗? 有哪些异同?
- 了解半精度训练吗? 展开讲讲原理和优点，在实际应用中有哪些挑战。
- deepspeed 用过吗? 分布式训练中如何提升效率。
- leetcode 题：合并K个升序链表
面试总结
- 当前大模型岗位更加强调实践，如果没有做过大模型的项目且没有针对性准备过，很难回答上。
- 大模型微调是很多公司的考察重点。
- 几种模型的注意力机制、位置编码要熟悉。
- RLHF 的几步多熟悉熟悉
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
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