哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型校招面試題》電子書下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《大模型校招面試題》電子書下載：

這本書總結(jié)了多個(gè)大模型算法校招面試題的內(nèi)容，涵蓋了技術(shù)問題、LeetCode題目、項(xiàng)目面試題以及一些具體的技術(shù)細(xì)節(jié)和解決方案。以下是文章的主要內(nèi)容：

1.?阿里大模型算法校招面試題

?自我介紹：面試者需清晰闡述個(gè)人基本信息、教育背景、工作經(jīng)歷和技能特長(zhǎng)。

?技術(shù)問題：

?self-attention的計(jì)算方式：

?Transformer模型架構(gòu)和細(xì)節(jié)：包括pre normalization和post normalization的討論。
?BART、LLaMA、GPT、T5、Palm等模型的異同點(diǎn)：討論了不同模型的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。
?個(gè)人項(xiàng)目中模型的優(yōu)化點(diǎn)和技術(shù)細(xì)節(jié)：未展開。
?指令策略的選擇及其影響：未展開。
?模型評(píng)測(cè)、數(shù)據(jù)集和評(píng)測(cè)指標(biāo)：未展開。
?指令微調(diào)中超參數(shù)的設(shè)置和優(yōu)化：未展開。
?LeetCode題目：類似11.盛最多水的容器，要求找出兩條線使得容器可以容納最多的水。

2.?百度大模型算法校招面試題

?技術(shù)面：
?self-attention的公式及參數(shù)量：討論了多頭注意力的原因。
?BERT和GPT的訓(xùn)練方式：比較了預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的訓(xùn)練細(xì)節(jié)。
?transformer架構(gòu)：簡(jiǎn)要介紹。
?大模型的模型架構(gòu)：包括用代碼進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、Prompt/Instruction Tuning、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)等。
?chatGPT對(duì)比GPT-3的性能提升：討論了SFT、RLHF、RM和PPO。
?InstructGPT和ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)：SFT和RLHF。
?位置編碼：討論了幾種位置編碼的異同。
?高效參數(shù)微調(diào)方法：未展開。

?LeetCode題：208.實(shí)現(xiàn) Trie(前綴樹)。

?3.騰訊大模型算法校招面試題

?自我介紹：面試者需清晰闡述個(gè)人基本信息、教育背景、工作經(jīng)歷和技能特長(zhǎng)。

?技術(shù)問題：

?分布式訓(xùn)練框架：討論了常用的分布式訓(xùn)練框架。
?deepspeed和zero123：分析訓(xùn)練時(shí)的顯存占用。
?Transformer架構(gòu)：內(nèi)部細(xì)節(jié)。
?大模型推理性能優(yōu)化：通過調(diào)節(jié)參數(shù)提高性能。
?RAG介紹：大模型在其中的作用。
?大模型訓(xùn)練的三種并行：模型并行、數(shù)據(jù)并行、流水線并行。
?手撕代碼：求解矩陣兩兩之間的歐式距離。

4.?理想汽車大模型算法校招面試題

?項(xiàng)目面：圍繞RAG項(xiàng)目進(jìn)行提問，包括項(xiàng)目總體思路、外掛知識(shí)庫(kù)的使用、項(xiàng)目效果評(píng)價(jià)、遇到的問題及解決方案、項(xiàng)目亮點(diǎn)、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型底座、訓(xùn)練方法、模型推理、可控性實(shí)現(xiàn)、模型部署、項(xiàng)目上線及問題解決等。

?技術(shù)問題：

?大模型存在的問題及解決方法：幻覺問題、外掛知識(shí)庫(kù)、微調(diào)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。
?大模型加速框架：vLLM、OpenLLM、DeepSpeed-MII、TensorRT-llm。

5.?某大廠大模型技術(shù)面問答

?流行的大模型架構(gòu)：BART、T5、GPT、GLM。

?prefix LM和casual LM的區(qū)別：attention mask的不同。

?LoRA實(shí)現(xiàn)原理：在原始PLM旁邊增加一個(gè)旁路，做降維再升維的操作。

?instruction tuning和prompt learning的區(qū)別：激發(fā)語(yǔ)言模型的補(bǔ)全能力和理解能力。

?大模型推理加速工具：討論了使用的工具及其原因。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“《大模型校招面試題》電子書下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！