一周日常实习面试
bert结构，mask attention作用
激活函数种类
开放性问题
数据清洗，翻译任务数据匹配有问题如何解决
算法题 右视图
对小语种不感兴趣，说得熟悉熟悉法语日语德语
腾讯ai lab，两个面试官
bert结构，transformer结构，负采样（项目）
layer norm
开放性问题，基因序列和蛋白质序列匹配问题
算法题很简单，就懒得说了
最后提问聊天阶段，突然说什么时候能去深圳，直接破防白面了
出门问问
transformers 结构，bert结构，参数量
位置编码
激活函数种类
layer norm
百度 面试官很可爱
主要就聊了一下项目，讲一下模型，怎么优化的
算法题 中文分词，前向最长匹配原则，很简单
只用了30分钟就面完了，面完就说约二面，百度怎么面的这么水？
字节
挖项目，比较，优化，问的很细很细，还会时不时跳回了问这个项目细节
transformer模型
多头的作用，参数维度，复杂度和单头比较有多大差异
正则化方法，区别
layer norm作用
做题：
梯度下降算法
最长回文子序列
面试官会和你一起做题
总共面1小时40分钟
字节问的都是拐弯抹角的，还要你自己算一些具体参数
算法题也算是偏难一点的了，花了半个小时