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一面/技术面 2024/08/30

1. 深挖实习（最近的一段实习）
2. 深挖论文（让我共享屏幕，然后对着自己的论文讲）
3. 论文做了多久完成的？主要都做了哪些工作？
4. 如何计算语言模型的困惑度？
5. 常见的PEFT方法都有哪些？LoRA有哪些关键的超参数？
6. 常用的backbone都有哪些？（面试官想让我回答encoder、decoder、encoder-decoder这些）
7. batch norm、layer norm、instance norm、group norm之间有什么区别？
8. batch norm是在哪几个维度上norm的？
9. 为什么NLP要用layer norm而不是batch norm？
10. 手撕代码：现场写Attention，边写边讲思路，并要求跑通
11. 为什么Q和K乘完要除以根号d？
12. BERT、T5、GPT之间有什么区别？分别用了什么样的预训练任务？

二面/技术面 2024/09/13

1. 介绍最近的一段实习
2. 挑一些重要的项目展开讲讲
3. 对分布式这一块是否了解？比如Megatron框架是如何提升效率的？
4. 深挖另一段实习
5. 讲一下Adapter，它作用在哪些层？
6. LoRA可以作用在哪些层？你有没有尝试过不同的层，效果有多大差异？
7. 假设你要对7B的模型做全量微调，大概要占用多少显存？
8. 使用LoRA微调的话，一般会节约多少显存？
9. 介绍一下你知道的推理加速方法
10. KV-cache是怎样工作的？
11. 推理时常见的参数，比如top-p、top-k、temperature，都展开讲讲
12. 对Hive SQL或Spark等大数据处理工具了解吗
13. 对传统的机器学习模型了解吗？比如决策树、随机森林这些
14. Bagging和Boosting的区别？
15. Transformer、BERT和GPT在网络结构上有何区别？
16. 为什么现在的大模型都是decoder-only的架构？
17. 手撕代码：在无重复元素的整数数组中寻找和为 target 的所有不同组合，返回结果应当是 List[List[int]]。数组中的同一个元素可以被无限制重复选取。

二面快结束的时候，跟面试官闲聊了一会，聊着聊着发现base地在深圳，我问面试官我不是投的杭州base吗，面试官说他也不知道，最后只能主动放弃了。