本文主要是介绍【面试经验】字节 大模型算法 一二三面 面经，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
字节效率真高
一面
拷打论文
transformer和llama的LN有什么区别，手写RMSNorm
FFN有什么不同，写Relu和SwiGLU
数据清洗流程
质量过滤用什么模型
PPL公式是什么
BERT的预训练任务、embedding
讲讲位置编码
你认为好的prompt的范式是什么
开放性问题：端到端的大模型和多个小模型，各自的优缺点是什么
手撕：两道easy
当天约面
二面
拷打论文
介绍模型
数据清洗流程
采用什么样的策略、什么样的数据才会便于模型学习
数据配比能说下思路吗
主流LLM模型结构设计有什么特点
如何评估LLM
训LLM最大的困难是什么
前沿LLM有了解哪些
工具调用怎么实现
国内LLM有了解哪些
LLM推理能力的天花板现在是什么程度
无手撕
面我1h，口干舌燥
当天约面
三面
问硬件、硬件利用率
讲讲deepspeed几个阶段，分别分片什么、代价是什么
模型训练时间如何估计
DP和DDP的区别
最多用过多少张卡
训练过程如何做模型监控
数据配比怎么量化才是一个好的方案
讲一下预训练数据处理
预训练和SFT如何评估
encoder-decoder、encoder、decoder区别
讲一下文本输入大模型到输出的过程
decoding策略
大模型结构有哪些变化
拷打论文
手撕：cross-attention
部门就不开盒了，仅供参考
另外，秋招真是太耽误打游戏了
不说了，猿神，启动！
这篇关于【面试经验】字节 大模型算法 一二三面 面经的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
