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📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026.1.30💻面试岗位：运维工程师❓面试问题：看着简历问的，问了很多和大模型相关的问题（因为自己可能偏向大模型），比如介绍一下transformer，QKV层为什么要做根号和加一层softmax,什么是RAG，具体流程上什么？说说如何应用到具体业务上面？如何克服幻觉？面了半个小时之后手撕代码，打印螺旋矩阵，不能开辟O（mn)的空间，直接输出🙌面试感想：整体难度不是很大，但后续还是看具体双方的匹配程度，很多时候面试过或者不过，不是因为技术问题，而是双飞的匹配问题

求大佬给些建议😘😘😘     

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...