拼多多大模型算法工程师面试，面试官很nice（附面试题）

拼多多大模型算法工程师面试，面试官很nice

围绕项目进行深度交流

1. 项目的背景是什么，主要解决了什么问题？
2. 训练数据集是如何构造的，都有什么类型的数据，总量有多大？
3. 有没有进行微调？
4. 解释一下 Prompt Tuning、Adapter Tuning、LoRA 等微调方法的原理，分别适用于哪些场景？
5. 如何评估模型微调效果的好坏呢？
6. 微调用了多大的显卡，有关注内存占用情况吗？
7. 模型底层为什么选择了70b的版本呢，选择的依据是什么？
8. 是否了解常用的模型加速技巧？（了解量化和蒸馏但没实操过没有深入聊）
9. 微调如何避免出现灾难性遗忘和“复读机”问题？
10. 微调和训练一个全新模型相比，有哪些优势？
11. 你认为大模型微调还面临哪些挑战？
    之后聊了一下最近刚接手的 prompt 精调与词表扩充工作，这部分聊的比较发散，主要考察你对业务的理解
    统计岛屿数量
    给你一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，请计算网格中岛屿的数量。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很