本文主要是介绍面了美团大模型算法岗（实习），这次我要上岸了。。。，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！
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！
上周我们星球上一位华东师范大学小伙伴给我聊天，跟我分享了他拿到了美团基础研发-大模型算法工程师（实习）的面经。
今天我分享出来，希望能帮助到大家，喜欢记得收藏、点赞，收藏，文末可以参与我们的技术讨论。
一面
- 自我介绍
- 项目+论文
- 为啥项目中使用Ptuning？
- 说一下Ptuning的原理
- 如何关注训练过程中的指标？ 训练步数如何确定？
- RLHF的整个流程详细
- llama factory代码看过吗？
- DPO了解吗？
- 算法题 二分，medium， 旋转数组的最小数字
二面
二面面试官问了很多开放性问题，就是丢给你一个一个问题/实际的步骤，问你怎么解决，怎么考虑，而不是问某某东西的原理
- 自我介绍
- 项目
- 训练大模型的数据如何弄的？
- RLHF的三个流程中你觉得哪个应该是最重要的？为什么？
- 为啥RLHF中要用PPO？和其他RL算法的区别？
- 为什么需要Rewar model？
- Reward model 如何训练？Reward model 你觉得训练到什么程度可以？
- Reward model不准确怎么办？
- 如何提升RLHF的效率？你认为关键在哪里？
- DPO的原理？
- Rewar model和训练的LLM模型用同一个基座模型可能有什么作用？
- Reward有多个目标可以怎么做？
- 算法题 爬楼梯 面试官会引导逐步改善最开始写的解优化算法到最优空间复杂度
技术交流群
前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~
我们建了大模型算法岗技术与面试交流群， 想要获取最新面试题、了解最新面试动态的、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。
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：mlc2040，备注：技术交流
用通俗易懂方式讲解系列
-
《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！
-
《大模型实战宝典》（2024版）正式发布！
-
用通俗易懂的方式讲解：自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）
-
用通俗易懂的方式讲解：1.6万字全面掌握 BERT
-
用通俗易懂的方式讲解：NLP 这样学习才是正确路线
-
用通俗易懂的方式讲解：28张图全解深度学习知识！
-
用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这就是 NLP 方向最全面试题库
-
用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程
-
用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer
-
用通俗易懂的方式讲解：图解 Transformer 架构
-
用通俗易懂的方式讲解：大模型算法面经指南（附答案）
-
用通俗易懂的方式讲解：十分钟部署清华 ChatGLM-6B，实测效果超预期
-
用通俗易懂的方式讲解：内容讲解+代码案例，轻松掌握大模型应用框架 LangChain
-
用通俗易懂的方式讲解：如何用大语言模型构建一个知识问答系统
-
用通俗易懂的方式讲解：最全的大模型 RAG 技术概览
-
用通俗易懂的方式讲解：利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引，构建一个RAG应用程序
-
用通俗易懂的方式讲解：使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA
-
用通俗易懂的方式讲解：面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。
-
用通俗易懂的方式讲解：NLP 算法实习岗，对我后续找工作太重要了！。
-
用通俗易懂的方式讲解：理想汽车大模型算法工程师面试，被问的瑟瑟发抖。。。。
-
用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain-Chatchat，我搭建了一个本地知识库问答系统
-
用通俗易懂的方式讲解：面试字节大模型算法岗(实习)
-
用通俗易懂的方式讲解：大模型算法岗(含实习)最走心的总结
-
用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法汇总
这篇关于面了美团大模型算法岗（实习），这次我要上岸了。。。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！
