1.自我介绍;
2.主要用过哪些深度学习框架(Pytorch);
3.介绍自己的论文和项目;
4.什么是元学习(项目和论文中用到了);
5.多任务学习的一些框架(项目和论文中用到了,SharedBottom、MMoE、SRN等);
6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT,以及他们的优缺点;
7.介绍一下BERT和ChactGPT;
8.如何处理文本信息(Word2Vec);
9.有用过C++吗,说一下C++的三个特性(封装、集成、多态);
10.SQL有使用过吗,只会最简单的增删改查;
11.了解哪些深度学习模型(MLP、CNN、RNN、Transformer),说一下各自的优缺点;
12.RNN有哪些问题(梯度消失、梯度爆炸),如何缓解(使用LSTM结构,引入门控机制);
13.可以实习多长时间,学校导师放实习吗;
12.反问(实习主要做什么,自己应该补充哪些知识);
13.总结:本身是做推荐相关的,没有问太多NLP相关的内容,需要恶补一下NLP相关的知识,总体面试感觉良好;