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后训练大模型算法工程师面试题库

面向后训练大模型算法工程师相关面试,围绕预训练、多模态、长时序数据、ViT、训练方式等主题展开练习,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

详细解释困惑度PPL的物理意义;拓展说明模型预训练阶段常见的概率类评估指标与计算公式。

考察对语言模型评估指标的理解深度,包括困惑度的定义、物理意义以及预训练中其他概率类指标的计算方式。
02

阐述 Mid-Train 中间训练阶段的核心作用,对比该阶段与预训练、微调阶段在参数配置、训练策略上的差异。

考察对大模型训练全流程中中间训练阶段的理解,包括其定位、目标以及与前后阶段的区别。
03

结合个人论文项目,说明冷启动模块与强化学习RL流程之间的过渡设计,拆解整体思路与解决的痛点。

考察候选人将冷启动与强化学习结合的项目经验,评估其系统设计能力和对过渡环节的理解。
04

对比解析 Tag-level 优化方案与 DAPO 算法的核心差异、适用场景优劣。

考察对特定优化算法(Tag-level和DAPO)的理解,包括原理、差异和适用场景。
05

多模态长时序数据的采集与构建方案;ViT视觉编码器与大语言模型LM的训练方式,是联合训练还是分步训练。

考察多模态大模型中长时序数据处理和视觉-语言模型训练策略的设计能力。
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