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AI算法工程师面试题库

面向AI算法工程师相关面试,围绕机器学习、分布式训练、DeepSpeed、ZeRO、显存优化等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请解释Adam优化器的核心机制,并说明为什么学习率不能随便设置、一般需要调参?

考察候选人对Adam优化器原理的理解,包括一阶矩、二阶矩、动量与RMSprop融合,以及学习率调节的必要性。
02

逻辑回归最典型的用途是解决哪类问题?请说明其输出与损失函数。

考察候选人对逻辑回归基本定位的理解,是否清楚其用于二分类并输出概率。
03

Decoder在自回归生成时,用什么机制避免当前位置读到后面的token?请解释其原理。

考察候选人对因果掩码在自回归解码中作用的理解。
04

PCA与LDA都用于降维,二者在投影目标上的本质差别是什么?

考察候选人对无监督降维与有监督降维目标差异的理解。
05

DeepSpeed ZeRO-3相对ZeRO-1额外分片了哪些显存状态?请说明ZeRO各阶段的分片对象。

考察候选人对DeepSpeed ZeRO不同阶段显存分片策略的掌握。
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