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大模型后训练实习生面试题库

面向大模型后训练实习生相关面试,围绕强化学习、信用分配、Agent训练、GRPO、算法选型等主题展开练习,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。

6 道题目建议用时 18 分钟专项面试练习

全部题目 6 道题

01

介绍你的SWE Agent项目,说明项目开展初衷

考察候选人能否清晰阐述项目背景、动机与个人贡献,判断其对SWE Agent方向的真实理解深度。
02

两张训练卡是否能够正常放下7B模型,说明具体依据

考察候选人对训练显存构成的量化理解,包括参数、梯度、优化器状态、激活值和通信缓冲。
03

项目中选择Qwen2.5基座的原因,为何不选用更新模型版本

考察候选人的模型选型逻辑,是否综合考虑生态、成本、可控性与实验可复现性,而非盲目追新。
04

自研SWE Agent一共集成了多少工具能力,工具设计思路是什么

考察候选人对Agent工具集的设计能力,包括工具粒度、接口规范、错误处理与可扩展性。
05

训练过程中选择NGRPO算法的原因

考察候选人对GRPO及其变体的理解,能否结合任务特性解释算法选型,而非跟风使用。
06

Agent强化学习场景下如何设计与实现信用分配机制

考察候选人对长程Agent任务中信用分配问题的理解,能否设计合理的奖励分解或优势估计方案。
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