百度提前批 - 大模型算法工程师（文心一言）123面
一面/技术面 2024/7/25 晚上18:00-19:00
- 自我介绍
- 为什么不做推荐转行做NLP
- 介绍实习，从背景、动机、数据处理、实验方案到成果，到后续安排，问了个遍
- 数据如何处理
- 详细介绍了LongLoRA，包括各种实验细节
- Sparse Attention了解哪些
- Transformer中有哪些加速收敛，防止过拟合的操作
- 介绍各种norm，batchnorm训练测试差异
- 位置编码方案有哪些？优缺点
- 长文本技术了解哪些，详细说一说
- 长文本和Sparse Attention的结合有哪些，详细说说
- 介绍NIPS论文，问了一些问题
- 代码：二叉树右视图，比较基础
- 反问
二面/技术面 2024/8/14 晚上20:00-21:00
- 自我介绍
- 腾讯实习
- 上线后有哪些问题，如何解决的
- 除了加数据微调，还有哪些方法缓解
- 往后做还能有哪些优化的地方
- NIPS论文
- 为什么转行做大模型岗位
- 大模型和推荐你觉得有哪些结合方式
- 快手推荐实习
- 推荐全链路简述一下
- Coding：给定一个数n比如8，找到所有因式相乘组合，例如222 24 42 8，卡了半天，回溯写出来了
- 反问环节
三面/技术面 2024/08/20 晚上19:00-19:40
- 自我介绍
- 问了论文相关情况
- 介绍了NIPS论文
- 直接开始做题：给定数n(偶数)，可以形成两行n//2列的数组a，要求对于任意列j都有a[0][j] < a[1][j]，找到所有可能，dfs
- 对以后做的东西有什么倾向
- 看了看博客，主要内容都和gnn无关，是否有对搜广推的执念
- 介绍百度的业务，说欢迎来这边，能不能提前去实习一段时间
- 还面试了哪些
后续HR说10月份开奖，应该没有面试了，三面看起来像是高管面+HR面
#百度##百度提前批##大模型##秋招提前批##秋招#
