最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。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。从8月12号到8月29号,我们星球一成员面试了智谱大模型算法岗。
他共计三轮技术面和一轮HR面,九月份发意向,十月份谈薪,效率实在太高了。下面是技术面和HR面的面经总结,分享给需要的童靴们:
技术面
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自我介绍
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介绍实习经历
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介绍项目中使用的语料
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Ptuning 和 lora 的原理
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Instruct 和 prompt有什么区别?
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是否尝试过训练 Reward 模型?
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有没有涉及到对底层代码的更改
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ppo、dpo、RLHF 的理解
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如何对大模型进行评测
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讲一下 Transformer 架构
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几种模型的注意力机制、位置编码
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硬件资源使用情况
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训练过程中如何进行模型监控?
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有没有使用过大模型加速推理框架?
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讲讲 DeepSpeed 的几个阶段,分别对什么进行分片?代价是什么?
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说说 DP(数据并行)和 DDP(分布式数据并行)的理解。
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Coding:括号匹配、最长公共子串、合并两个升序链表
非技术面
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介绍一下两段实习,学到了什么东西
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实习里边你觉得带来的最大改变是什么
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实习期间最大的挑战是什么
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实习期间是怎么和mentor合作的
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这边工作节奏可能比较快,怎么看待
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找工作有哪些倾向
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说了大模型独角兽公司的一些优缺点,让好好考虑
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还面试了哪些企业
总结
总体上智谱AI效率比较高,问的内容偏向于实践,节奏和互联网大厂这边一致,拿到机会,比较开心。
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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