理想汽车大模型算法工程师面试,被问的瑟瑟发抖。。。。

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了理想汽车大模型算法工程师面试,被问的瑟瑟发抖。。。。。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

最近我们技术群的一位小伙伴,分享了他面试理想汽车大模型算法工程师的经历与经验。

今天整理后分享给大家,如果你对这块感兴趣,可以文末加入我们的技术&面试讨论群

一面(1.5h,感觉有点难)

自我介绍,讲一下大模型应用项目(我讲的nl2sql的项目)

项目背景,总体思路,解决什么问题,指标是什么

细节拆分:

1.数据集怎么构建的,什么规模,有没有质量评估

2.模型底座是什么,这些不同底座什么区别,什么规模

3.训练方法,用的什么sft,有什么不同,有什么优缺点,原理上解释不不同方法的差别

4.评估指标是什么,这些指标存在哪些问题

5.模型推理是怎么做的,有没有cot,tot等等,还是单轮

6.模型可控性如何实现,怎么保证可控性

7.模型部署的平台,推理效率怎么样,如何提升推理效率

8.有没有上线,面临什么问题,怎么解决

9.给一个总的输入输出样例,每一步包含什么prompt,多轮推理每一步输出什么结果,模拟一下,数据集格式是否要调整成这样,数据形式是什么,怎么拆分成多轮形式等等。。

到这里项目差不多了大概问了45 min

然后是八股+开放式问题

1.大模型前景

2.大模型主要存在的问题和解决思路(幻觉,定向编辑,继续训练等等)

3.大模型加速框架了解多少,知不知道原理 如何进行加速优化

4.为什么要用大模型做传统结构化解析任务 你对用大模型做这些事有什么看法

到这差不多1小时

最后是对最新的研究了解多少,看过多少最新论文等等

我本以为要结束了,但是,最后我们来做一道题吧

一个迭代法求根的题,反正当时已经神志不清了,好像没ac

二面(三天后, 45min)

感觉是部门leader,简单问了问项目,普通八股,大模型上线会有什么问题,占用多少资源,怎么优化等等,比一面简单一些。

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