简介

本文整理了大模型岗位三轮面试真题，涵盖DeepSpeed、Megatron、Attention机制、多模态大模型(Video-LLaMA、ALBEF、BLIP、BLIP2)、LoRA、Transformer架构、CoT、PEFT、RLHF等技术要点。内容从基础概念到高级应用，包括理论知识、代码实现和场景设计，为准备大模型相关岗位的求职者提供了全面的备考参考资料。

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一、一面

1.自我介绍和过项目

2.知道 deepspeed 和 megatron 吗，分别介绍一下

3.Decoder 文本生成有哪几种方法

4.Attention 为什么要做scaled ，不做会怎么样，为什么用根号 d _ k

5.说一下 Decoder 的因果注意力， QKV 分别来自哪

6.深挖多模态大模型论文用的video - llama ，讲一下大模型的结构

7.LoRA 初始化怎么做的，用的秩是多少，为什么不选其他的数

8. 介绍一下 ALBEF 、 BLIP

二、二面

1.介绍多模态论文

2.论文用了CoT，讲一下论文的CoT是怎么样的

3.介绍transformer 架构

4.BLIP2的结构是什么，两阶段怎么训练的，有哪些损失

5.知道 PEFT 吗，讲一下 LoRA

6.LoRA 是什么，有什么好处

7.Transformer 怎么做加速训练，训练和推理有什么区别

8.一些场景题

三、三面

1.过项目

2.讲一下你用的大模型是什么结构，特征是怎么喂给大模型的

3.讲一下multi-head attention，用pytorch手撕一下，要可以实现cross attention的

4.大模型训练为什么不用SFT

5.知道RLHF吗，讲一下训练流程

6.问了几个电商相关的场景题，用大模型解决 prompt 应该怎么设计，怎么处理prompt的输出，怎么过滤错误格式的输出

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04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

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