快star大模型应用面经
一面
岗位/面试时间
快star大模型应用/8月9日早上
面试题目
1.自我介绍
2.题目 leetcode300 最长递增子序列 15min 没让讲思路
3.研究进展，投什么会议
4.实习经历
5.实习项目中数据是怎么做的
追问，数据收集过程中是否有人工处理
蒸馏效果不好的原因是什么，用了什么额外的方式
有没有做量化和加速
6.偏好数据集是什么，偏好怎么定义的
偏好是怎么增强的
7.什么是打判，怎么打判的
使用的什么模型
8.如何解决模型幻觉（分方法，数据，prompt，微调，RAG等等）
9.长token输入效果衰减如何解决，效果如何（长度外推问题，建议直接看苏神的blog）
10.moe和dense模型的区别，各自的优缺点（随便答了一下moe效率高，每次激活一部分参数，但是同等参数量效果应该没有dense好）
反问：组里主要做对内的大模型应用，包括code辅助，个人RAG之类的
面试感受
面试官人很好，提问欲望强烈，实习经历问的很细，会对着简历上的东西一条一条问，本来还要问我的研究但是没时间了，最后问了三个简单的八股
背景
双C9，一段实习，无论文（或者说正在写）
希望能对大家有帮助！
#面经#
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