攒波人品！我把整个秋招 NLP 算法岗的面经都在这里分享了！

年底了，最近技术群组织了一次AI算法岗面试讨论会，今天分享一位特别棒的同学，把整个秋招的NLP算法岗面经面试经历都共享了出来。如果你想加入我们的讨论群，见文末。

下面是这位同学分享的内容，喜欢记得收藏、点赞、关注。

首先感谢组织AI算法岗的交流会，我从中收获很多，也有机会分享我的秋招面试的经历，我投的岗位比较杂，主要是NLP，也包括一些多模态、大模型、推荐相关的岗位，最终拿到了腾讯、顺丰、平安金服和迪子的offer，华子、京东和百度的池子。

总结一下，首先算法的问题会问得非常杂，主要根据你的项目经历，面试官一般会从你的经历里挑和他们工作内容比较相关的点提问，然后不断扩展；反而八股文问的不多，一般是一些中小厂喜欢问八股。

最后是自己的一点见解，对于非研究性质的算法岗位，论文的权重并没有很大（也看面试官的喜好），反而是相关的竞赛/实习经历会非常重要。有意找算法岗的uu，一定要去搜广推（可以再加一个大模型）相关的岗位刷刷实习经历。

以下是整个秋招的面试的题目总结了一下：

• 用语言介绍一下Transformer的整体流程
• 深度学习的三种并行方式：数据并行，模型并行，流水线并行
• Deepspeed分布式训练的了解，zero 0-3的了解。
• 对于CLIP的了解
• 说几种对比学习的损失函数，以及它们的特点和优缺点
• 说说大模型生成采样的几种方式，它们的特点和优缺点比较
• 损失函数中温度的作用
• BLIP的细节。（面试中提的问题是BLIP为什么将训练分成两个阶段）
• Visual Encoder有哪些常见的类型？
• 深度学习中常用的优化器有哪些？
• SimCSE的了解
• prenorm和postnorm
• LLaMA 2的创新/ChatGLM的创新点/Qwen的创新点/Baichuan的创新点
• LLM的评估方式有哪些？特点是什么？（中文的呢？）
• 文本生成模型中生成参数的作用（temperature，top p, top k，num beams）
• LoRA的作用和原理
• CoT的作用
• 神经网络经典的激活函数以及它们的优缺点
• softmax函数求导的推导
• BERT的参数量如何计算？
• AUC和ROC
• batch norm和layer norm
• 大模型训练的超参数设置
• 经典的词向量模型有哪些？
• InstructGPT三个阶段的训练过程，用语言描述出来（过程，损失函数）
• 大模型推理加速的方法
• Transformer中注意力的作用是什么
• RNN、CNN和Transformer的比较（复杂度，特点，适用范围etc）
• AC自动机
• 产生梯度消失问题的原因有哪些？
• 大模型的幻觉问题
• 大模型训练数据处理
• RLHF的计算细节
• 构建CoT样本的时候，怎么保证覆盖不同的场景？
• 召回的三个指标：Recall、NDCG、RMSE
• RoPE和ALiBi
• 交叉熵、NCE和InfoNCE的区别和联系
• 贝叶斯学派和概率学派的区别
  一个文件的大小超过了主存容量，如何对这个文件进行排序？应该使用什么算法？
• Python中的线程、进程和协程
• python中的生成器和迭代器

技术交流&资料

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

成立了AI算法岗技术&面试交流群，完整代码、相关资料、技术交流&答疑，均可加我们的交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：来自CSDN + 技术交流

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