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大模型算法岗面试题库
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大模型算法岗面试题库
面向大模型算法岗相关面试,围绕LoRA、参数高效微调、DeepSpeed、ZeRO、分布式训练等主题展开练习,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
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5 道题
01
介绍一下你做过的一个项目
考察候选人对自身项目的理解深度、技术选型逻辑、个人贡献与结果量化能力,同时评估表达是否清晰、有结构。
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02
LoRA 的原理以及初始化方法是什么
考察对 LoRA 低秩适配原理的理解,包括低秩分解、冻结原参数、初始化策略及其对训练稳定性的影响。
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03
LoRA 里的几个关键参数分别是什么意思
考察对 LoRA 超参数(如 r、α、dropout、target_modules)的含义、作用及调参经验的理解。
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04
QLoRA 和 LoRA 的区别是什么
考察对 QLoRA 量化增强的理解,包括 4-bit 量化、双重量化、分页优化器等,以及与 LoRA 的显存和精度差异。
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05
DeepSpeed 的 ZeRO 三个阶段分别做了什么
考察对 ZeRO 显存优化原理的理解,包括优化器状态、梯度、参数的分片策略及通信开销。
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