字节大模型一面面经

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面试流程梳理：

1. 自我介绍

   • 简要介绍背景、研究/工作经历、与大模型相关的实践经验。

2. 项目深挖

   • 挑选一个自己最熟悉的大模型项目，重点回答：

     • 项目目标是什么？
     • 自己的核心负责点？
     • 最有技术含金量/挑战的部分在哪里？

3. Transformer Decoder Mask

   • 为什么要对未来信息做 Mask？（避免信息泄漏，保证自回归特性）
   • 在代码实现中，Mask 是如何作用在 Attention 分数矩阵上的？

4. LayerNorm 位置之争（Pre-LN vs Post-LN）

   • 两种设计对训练稳定性、收敛速度、梯度传播的影响。
   • 各自优缺点，自己更倾向哪一种，并说明理由。

5. 大模型推理优化（以 vLLM 为例）

   • 线上部署时的痛点：推理速度 + 吞吐量。
   • vLLM 的核心思想：PagedAttention 如何解决 KV Cache 内存碎片化，从而提升效率。

6. 对齐问题：SFT & RLHF

   • 为什么基础模型“不听人话”？

   • 训练流程一般几步：

     • SFT（监督微调）：教模型模仿人类指令数据 → 基础对齐。
     • RLHF（PPO/DPO）：通过人类反馈进一步优化 → 提升交互体验。

7. 模型压缩与加速

   • 大模型（如 70B）太大太慢 → 上线难。

   • 常见方法：

     • 剪枝（Pruning） → 降低计算量，但可能影响准确率。
     • 量化（Quantization） → 减少显存占用 & 加速推理，但有精度损失。
     • 其他：蒸馏、低秩分解等。

8. RAG 的价值

   • 直接生成 vs 检索增强生成。
   • RAG 的核心优势：减少幻觉、增强时效性、提升专业性。
   • 主要解决：大模型“记不住/不知道”的问题。

9. RAG 故障排查思路

   • 如果模型答非所问/胡说八道：

     • 检查检索模块：是否召回相关文档？召回质量如何？
     • 检查生成模块：是否正确理解了检索内容？
     • 联调：embedding 质量、Top-k 设置、融合策略等。

10. 算法题

    • 手写二叉树的中序遍历（递归 & 迭代两种写法最好都准备）。

11. 反问环节

    • 可以问团队技术栈、线上大模型规模、对模型优化的主要挑战等。