来源：投稿 作者：LSC
编辑：学姐
wxg部门，根据简历发问，问的比较泛。
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一面：2小时
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1.讲述原理和手写python代码: 多头注意力机制
2.c++代码: 考察树的前序遍历、层次序遍历
3.tranaformer注意力的计算为什么要除以sqrt(k)？
4.cv的transformer和nlp的有什么区别？
5.什么是abtest？
6.介绍假设检验。原假设什么情况下成立？
7.小目标检测的方法有哪些？
8.介绍maskrcnn 的 roi
9.大模型的微调方法
10.给大模型输入超长文本怎么办？
11.介绍rag
12.介绍虚函数和纯虚函数
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二面：1小时
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1.大模型词表大小是v，初始化训练的大模型loss期望值是多少？
2.介绍 fp16 和 fp32
3.fp16 产生梯度爆炸怎么🧍解决？
4.QLoRA 是什么原理？
5.大模型的perplexity是什么？如何降低这个指标？
6.用代码实现 perplexity 的计算
7.假设检验
8.显著性水平的含义
9.python 字典的重建方式
10.python的全局锁
11.python 的装饰器
12.推荐的向量召回有哪些方法？
13.u2i的样本数据怎么采集？
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