网站建设选谋者整合营销传播策略

网站建设选谋者,整合营销传播策略,校园网站建设的参考文献,城乡住房建设部网站简介 本文详细分享了腾讯混元大模型算法校招面试经验#xff0c;涵盖大模型训练流程、SFT/RLHF技术、MoE架构、反向传播、LoRA微调方法、ZeRO优化模式等核心技术点。文章强调大模型学习需理论与实践并重#xff0c;建议读者多动手实现、复现论文并关注开源动态。文末提供知识…简介本文详细分享了腾讯混元大模型算法校招面试经验涵盖大模型训练流程、SFT/RLHF技术、MoE架构、反向传播、LoRA微调方法、ZeRO优化模式等核心技术点。文章强调大模型学习需理论与实践并重建议读者多动手实现、复现论文并关注开源动态。文末提供知识星球资源助力AI学习者系统掌握大模型技术栈。刚结束腾讯混元大模型算法的校招面试整体体验下来感触很深。和面试官聊了很多实际落地的、前沿的东西也让自己对大模型训练、微调、对齐这一整个技术栈有了更系统的认识。下面把整个面试过程梳理一下也算是对这段时间学习的复盘希望能帮到也在准备大模型方向面试的同学。一面回顾部分问题展开讲1. 项目、实习、论文这一部分算是常规开场面试官会针对你的经历展开提问。比如我之前做的一个多模态理解的项目他会问我数据是怎么构造的训练时有没有遇到过分布漂移我尝试用 MoE 结构是不是因为显存限制等等。这里给我的启发是不仅要讲清楚你做了什么还要讲清楚为什么这么做以及有没有更优的选择。2. 大模型训练与推理流程 SFT / RLHF我简单画了个流程图从预训练 → SFT → RLHF → 部署推理。SFT有监督微调主要是让模型学会“听懂人话”RLHF人类反馈强化学习则是让模型输出更符合人类价值观、更安全、更有用。面试官追问了一个很实际的问题“如果只做 SFT 不做 RLHF会有什么问题” 我说可能会输出政治不正确或者胡说八道的内容RLHF 相当于给模型上了一道“安全护栏”。3. MoE 架构的好处我提到我们尝试用 MoEMixture of Experts主要是为了在不显著增加计算量的情况下扩展模型容量。MoE 相比 Dense 模型最大的优势是稀疏激活也就是每次只激活部分专家既保留了模型表达力又控制了训练和推理成本。4. 反向传播推导这里我手推了一个简单的两层全连接网络的反向传播重点讲了链式法则和梯度如何从输出层传递到输入层。面试官提醒我注意矩阵求导时的维度对齐这个小细节其实在实际实现中很重要。5. RLHF 的主流算法与损失函数我提到了 PPOProximal Policy Optimization和 DPODirect Preference Optimization并手写了 PPO 的 clipped surrogate objective。面试官接着问“有没有了解过更新的算法比如 RAFT 或者 ReST” 这一下把我问住了确实还需要多跟进最新论文。6. 排列组合概率题题目是“从 1~100 中随机取两个数它们的和是偶数的概率是多少” 我分两个数都是偶数和两个数都是奇数两种情况最终得到 1/2。7. 多头自注意力代码让我在白板上实现 Multi-Head Attention包括 QKV 投影、分头计算、缩放点积、softmax、拼接和输出投影。这部分平时练得多写起来还算顺。二面更偏向工程实践与系统设计1. LoRA 原理与初始化LoRALow-Rank Adaptation是一种高效的微调方法通过注入两个低秩矩阵 A 和 B 来近似参数更新。A 通常用随机高斯初始化B 初始化为全零这样一开始相当于没有更新。面试官还问有没有试过别的初始化方式比如用 Kaiming 初始化或者从 SVD 分解得到初始化值说实话之前没试过但感觉是个不错的实验方向。2. ZeRO 的三个模式区别ZeRO-1只做优化器状态分片ZeRO-2加上梯度分片ZeRO-3连模型参数也分片显存节省最多但通信开销最大3. 微调 Qwen2-72B 时的显存估算这个问题很考验系统sense。我大致算了一下模型参数量 72B半精度下约 144GB加上优化器状态、梯度、激活值用 ZeRO-3 分片到 8 张 A100 上每张卡大约 20~25GB。面试官点头说估算得挺合理。4. 数据构造我提到我们用了指令数据集、对话数据集和少量合成数据并做了清洗、去重和格式统一。数据质量真的比数量重要。5. 代码题无重复字符的最长子串用滑动窗口 哈希表一次遍历搞定面试官让分析时间复杂度和边界情况。一些个人感想这次面试让我意识到大模型方向不仅要有扎实的理论基础比如反向传播、注意力机制更要有动手能力和系统思维。像 RLHF、LoRA、ZeRO 这些技术不是背概念就能过关的得真的用过、踩过坑、调过参才行。面试官最后还问了一个开放题“你对大模型发展的看法” 我说我觉得现在正处在从“大”到“精”的过渡期未来会更注重推理效率、多模态对齐、可控生成和低成本微调。面试官笑了笑说“继续关注保持动手”。总之面试是双向学习的过程。希望大家也能保持好奇、多动手写代码、多复现论文、多关注开源动态。一起加油咱们大模型路上见。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】