最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。

不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了。

最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,帮助一些球友解惑答疑,分享技术面试中的那些弯弯绕绕。


从8月12号到8月29号,我们星球一成员面试了智谱大模型算法岗。

他共计三轮技术面和一轮HR面,九月份发意向,十月份谈薪,效率实在太高了。

下面是技术面和HR面的面经总结,分享给需要的童靴们:

技术面

  • 自我介绍
  • 介绍实习经历
  • 介绍项目中使用的语料
  • Ptuning 和 lora 的原理
  • Instruct 和 prompt 有什么区别?
  • 是否尝试过训练 Reward 模型
  • 有没有涉及到对底层代码的更改
  • ppo、dpo、RLHF 的理解
  • 如何对大模型进行评测
  • 讲一下 Transformer 架构
  • 几种模型的注意力机制、位置编码
  • 硬件资源使用情况
  • 训练过程中如何进行模型监控?
  • 有没有使用过大模型加速推理框架?
  • 讲讲 DeepSpeed 的几个阶段,分别对什么进行分片?代价是什么?
  • 说说 DP(数据并行)和 DDP(分布式数据并行)的理解。
  • Coding:括号匹配、最长公共子串、合并两个升序链表

非技术面

  • 介绍一下两段实习,学到了什么东西
  • 实习里边你觉得带来的最大改变是什么
  • 实习期间最大的挑战是什么
  • 实习期间是怎么和mentor合作的
  • 这边工作节奏可能比较快,怎么看待
  • 找工作有哪些倾向
  • 说了大模型独角兽公司的一些优缺点,让好好考虑
  • 还面试了哪些企业

总结

总体上智谱AI效率比较高,问的内容偏向于实践,节奏和互联网大厂这边一致,拿到机会,比较开心。

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AI产品经理,0基础小白入门指南
作为一个零基础小白,如何做到真正的入局AI产品?

什么才叫真正的入局?

是否懂 AI、是否懂产品经理,是否具备利用大模型去开发应用能力,是否能够对大模型进行调优,将会是决定自己职业前景的重要参数。

你是否遇到这些问题:
1、传统产品经理

不懂Al无法对AI产品做出判断,和技术沟通丧失话语权
不了解 AI产品经理的工作流程、重点
2、互联网业务负责人/运营
对AI焦虑,又不知道怎么落地到业务中想做定制化AI产品并落地创收缺乏实战指导
3、大学生/小白
就业难,不懂技术不知如何从事AI产品经理想要进入AI赛道,缺乏职业发展规划,感觉遥不可及
为了帮助开发者打破壁垒,快速了解AI产品经理核心技术原理,学习相关AI产品经理,及大模型技术。从原理出发真正入局AI产品经理。

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AI大模型学习福利
作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图


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。

2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

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3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。


4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。


👉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。


1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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