《大模型校招面试题》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型校招面试题》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型校招面试题》电子书下载：

这本书总结了多个大模型算法校招面试题的内容，涵盖了技术问题、LeetCode题目、项目面试题以及一些具体的技术细节和解决方案。以下是文章的主要内容：

1.​阿里大模型算法校招面试题

​自我介绍：面试者需清晰阐述个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长。

​技术问题：

​self-attention的计算方式：

​Transformer模型架构和细节：包括pre normalization和post normalization的讨论。
​BART、LLaMA、GPT、T5、Palm等模型的异同点：讨论了不同模型的特点和应用场景。
​个人项目中模型的优化点和技术细节：未展开。
​指令策略的选择及其影响：未展开。
​模型评测、数据集和评测指标：未展开。
​指令微调中超参数的设置和优化：未展开。
​LeetCode题目：类似11.盛最多水的容器，要求找出两条线使得容器可以容纳最多的水。

2.​百度大模型算法校招面试题

​技术面：
​self-attention的公式及参数量：讨论了多头注意力的原因。
​BERT和GPT的训练方式：比较了预训练任务的训练细节。
​transformer架构：简要介绍。
​大模型的模型架构：包括用代码进行预训练、Prompt/Instruction Tuning、人类反馈的强化学习(RLHF)等。
​chatGPT对比GPT-3的性能提升：讨论了SFT、RLHF、RM和PPO。
​InstructGPT和ChatGPT的关键技术：SFT和RLHF。
​位置编码：讨论了几种位置编码的异同。
​高效参数微调方法：未展开。

​LeetCode题：208.实现 Trie(前缀树)。

​3.腾讯大模型算法校招面试题

​自我介绍：面试者需清晰阐述个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长。

​技术问题：

​分布式训练框架：讨论了常用的分布式训练框架。
​deepspeed和zero123：分析训练时的显存占用。
​Transformer架构：内部细节。
​大模型推理性能优化：通过调节参数提高性能。
​RAG介绍：大模型在其中的作用。
​大模型训练的三种并行：模型并行、数据并行、流水线并行。
​手撕代码：求解矩阵两两之间的欧式距离。

4.​理想汽车大模型算法校招面试题

​项目面：围绕RAG项目进行提问，包括项目总体思路、外挂知识库的使用、项目效果评价、遇到的问题及解决方案、项目亮点、数据集构建、模型底座、训练方法、模型推理、可控性实现、模型部署、项目上线及问题解决等。

​技术问题：

​大模型存在的问题及解决方法：幻觉问题、外挂知识库、微调强化学习等。
​大模型加速框架：vLLM、OpenLLM、DeepSpeed-MII、TensorRT-llm。

5.​某大厂大模型技术面问答

​流行的大模型架构：BART、T5、GPT、GLM。

​prefix LM和casual LM的区别：attention mask的不同。

​LoRA实现原理：在原始PLM旁边增加一个旁路，做降维再升维的操作。

​instruction tuning和prompt learning的区别：激发语言模型的补全能力和理解能力。

​大模型推理加速工具：讨论了使用的工具及其原因。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型校招面试题》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！