算法岗面经

最新推荐文章于 2025-12-19 15:31:04 发布
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#算法 #面经 #算法岗 #深度学习

文章讨论了LoRa、P-turning和V2在不同场景的应用差异，大语言模型训练的batch大小对效果的影响，以及大模型生成数据在解决数据不足中的角色。还涉及了Bert、LLaMA和ChatGLM的选择依据，以及工业界的召回排序模型和内存优化方法。
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呃这个是我之前写的，理论上我应该搜集题目→做出解答这样的，但是我现在不再继续找工作了，所以感觉这些题目用不到了，我就直接把之前整理的这些资料发出来得了。
以后有缘分的话会继续补的，没缘分的话就这么多了。

文章目录

1. SOTA LLM

lora和p-turning或者v2这几种方式，在哪些应用场景有区别，效果上，有没有了解过
训练的时候，batch是多条，那推理只有一条，batch如何推
大语言模型做微调batch假设为1的情况下能不能训练，效果咋样
粗排和精排的一致性越高越好吗？
GPT系的Decoder Only类模型，如何实现表征文档的embedding的生成？
在将来的大模型发展中，大模型生成数据是否是解决高质量数据不足的方法，如果不是有什么方法解决数据不足？
推荐算法工业界常用召回排序模型和冷启动
有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？
什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

2. 本文撰写过程中参考的网络资料

  1. 题目来源（已复制过来）
    1. 面试题收集 - 飞书云文档
  2. 题目来源（还没复制完）
    3. 面试题汇总 - 飞书云文档

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最近技术群组织了一次算法面试讨论会，今天分享的是一位非常不错的小伙子的面试经历、见闻和思考，本次分享的内容如下：为回馈前期各位前辈付出，秉承发扬cs专业伟大开源精神，在此记录今年秋招的一些见闻，或许有益后人。个人背景：本硕普9，绩点3.8+/4，cv方向，ICCV二作，商汤日常实习，AAAI一作oral，微信暑期实习，项目若干，三作若干。秋招算法岗斩获：腾讯CSIG，阿里淘天，阿里国际，美团，华为，阿里银泰，金山办公，科大讯飞，tplink，工行软开，基本都在SP档。
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### 字节跳动广告算法面试经验 #### 自我介绍与项目经验 在字节跳动的广告算法岗位面试中，自我介绍是一个重要的环节。通常情况下，候选人会被要求用简洁的语言描述自己的背景、技能以及过往的项目经历[^1]。因此，在准备阶段应着重强调自己在数据处理、机器学习模型构建等方面的实际操作能力。 当谈及具体项目时，建议选取那些能够体现你在推荐系统优化、CTR预估或者AB测试分析方面的能力的例子来展示给面试官看。比如可以提到如何通过改进特征工程提升点击率预测精度的具体案例[^3]。 #### 手撕代码部分 手撕代码作为评估候选者编程能力和逻辑思维的重要手段之一，在字节跳动广告算法岗面试里占据较大比重。根据以往的经验来看，可能会遇到如下类型的题目： - **贪心算法**：这类问题往往考察的是能否快速找到局部最优解并将其扩展至全局最佳方案上。例如，“活动安排问题”，即给出一系列时间段内的活动列表，请尽可能多地选出不重叠的时间段进行参与。 - **动态规划**：此类问题是用来检测应聘人员解决多阶段决策过程中的状态转移方程定义技巧及其边界条件设定水平的有效工具。像经典的背包问题就是典型代表作之一[^2]。 以下是关于0/1背包问题的一个简单实现例子： ```python def knapsack(max_weight, weights, values): n = len(values) dp = [[0]*(max_weight+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1,n+1): for w in range(max_weight,-1,-1): if weights[i-1]<=w: dp[i][w]= max(dp[i-1][w],dp[i-1][w-weights[i-1]]+values[i-1]) else: dp[i][w]=dp[i-1][w] return dp[-1][-1] ``` 此外还可能涉及到二叉搜索树的操作类试题，这不仅考验基本的数据结构掌握程度同时也检验了实际应用场景下的灵活运用能力。 #### 数学基础与理论知识问答 除了上述实践性强的内容之外，还会有一些针对概率统计、线性代数等相关知识点提问的机会。特别是对于从事广告投放策略制定工作的同学来说，理解A/B Test原理及其背后假设检验方法显得尤为重要；另外还需要熟悉常见的损失函数形式（如交叉熵）、评价指标体系（Precision@K,Roc-Auc Score等），这些都是日常工作中不可或缺的知识点集合体。 ---
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