【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经(★附面题整理★)

devtools/2025/2/26 1:22:39/

【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经(★附面题整理★)


🌟 嗨,你好,我是 青松 !

🌈 自小刺头深草里,而今渐觉出蓬蒿。


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文章目录

    • 写在前面
    • 字节:(2技术+1HR)
        • 一面
        • 二面
        • HR面
    • 腾讯:(3技术+1HR)
        • 一面
        • 二面:
        • 三面:(应该就是总监面了)
        • HR面
    • 总结
  • 大模型(LLMs)高频面题全面整理(🌟2025 Offer 必备🌟)
    • 一、大模型进阶面
      • [💯 DeepSeek篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 大模型编辑篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 大模型压缩篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 分布式训练篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
    • 二、大模型微调面
      • [💯 有监督微调(SFT)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 高效微调篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 提示学习篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 人类对齐训练(RLHF)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 Prompt 工程篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
    • 三、大模型(LLMs)基础面
      • [💯 大模型(LLMs)架构篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 注意力机制(Attention)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 Transformer 理论篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
    • 四、NLP 任务实战面
      • [💯 文本分类篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 命名实体识别(NER)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 关系抽取篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 检索增强生成(RAG)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
    • 五、NLP 基础面
      • [💯 分词(Tokenizer)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 词嵌入(Word2Vec)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 卷积神经网络(CNN)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 循环神经网络(RNN)篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • 💯 长短期记忆网络(LSTM)篇
      • [💯 BERT 模型篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 BERT 变体篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 BERT 实战篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
    • 六、深度学习面
      • [💯 激活函数篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 优化器篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 正则化篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 归一化篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 参数初始化篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 过拟合篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 集成学习篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)
      • [💯 模型评估篇](https://t.zsxq.com/YmHO4)


写在前面

本硕华南某985,有过两段实习经历,一段是大厂的算法实习,另一段是招行Fintech实习,虽然岗位都是机器学习,但工作的内容都和推荐相关,很感谢这两段实习带给我的成长,对春招找实习有非常大的帮助,面试常常被问到…

春招找实习面试了三家大厂,offer情况:「字节跳动(小程序平台)」「腾讯(CDG广告)」
另外,「阿里」 交叉面面完了,面试官说下一面HR面…
(虽然三份投的也都是机器学习算法岗位,但聊了工作内容感觉也都是和推荐相关,这大概是我与推荐的缘分吧…)

字节:(2技术+1HR)

一面

本来是约的下午,面试官临时有事改到那天晚上9点,感觉他也有点疲惫所以问的东西并不多~

  • 自我介绍

  • 项目/实习

  • RandomForest和XGBoost区别

  • XGB相对于GBDT的改进的地方

  • 如何提特征?

  • 防止过拟合?

  • 手撕:寻找数组中是否存在超过一半的数字,时间复杂度O(N)

  • 概率题:抛硬币一亿次都是正面,下一次是反面的概率有多大?看到概率题脱口而出的1/2(自己都笑了,虽然知道答案不是但面试过程交流下来感觉很轻松就没想那么多了),面试官也笑了说我们做机器学习的,就不能常规思维去想这个问题,从最大似然的角度思考blabla直接告诉我怎么分析了。

  • 反问。

字节的效率果然是出了名的,第二天就通知下一面…但自己想多做准备就延后一周再二面了

二面
  • 自我介绍

  • 一面面试官已经问过其中一个实习的项目了,还有其他项目想讲一下吗

  • 为什么要选择RandomForest

  • 中间问了一些和项目相关的算法基础知识

  • 深度学习的东西用过哪些

  • RNN和LSTM,GRU的对比优缺点?

  • 手撕:给定一个升序数组1,元素有重复,对每个元素算一下平方后得到新的数组2,问数组2中不相同的元素的个数?要求时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)

  • 方程题:我们有n个蛋,k层楼,假设蛋从第m层楼及以上往下扔会碎,现在要找到m,问在最坏的情况下至少需要试出多少次才能知道m。w(n,k)表示次数。写出状态转移方程w(n,k)。

注:写状态方程是很懵的,第一次遇到,自己说了思路(其实没啥思路但觉得也要开口讲些东西,哪怕错的也说明你有在思考),面试官超级耐心疯狂暗(明)示,最后一步一步写出来,最后他也说了虽然我一开始没思路,但是经过提醒之后每一步都能写出来也挺不错。(所以个人感觉面试的过程也是一个交流的过程,不是被试者单方面的output,说不定遇到的面试官超级nice,哪怕说错了也不会直接放弃你而是引导和暗示)

HR面

其实很惊讶没有三面…emm直接HR面然后就oc有被惊喜到…(可能是我面的部门海量hc?)

腾讯:(3技术+1HR)

一面
  • 自我介绍。

  • 涉及到的实习经历?如何构建特征?

  • 分类模型怎么构建?(跟自己实习内容有关)

  • 共享屏幕画GRU4Rec时序推荐模型的结构。(主要是负采样了)

  • 推荐的评价指标有哪些。

  • 归一化了解过哪些。

  • 写LR的loss(这个是自己挖坑,本来只让说一下,当时共享屏幕,所以我就说了那我写出来吧,但感觉又会推导,所以想一步直接写出来最后的结果,就是经过sigmoid处理,差点翻车。。还好最后写出来了)

  • 手撕:找出数组中第K大的数。leetcode原题,要求O(n)。

二面:

全程被问“还有吗”,面试官很厉害一直在深挖东西,感觉被掏空

  • 自我介绍。

  • 问非计算机学院的,学过计算机基础的课程吗?他提了一下计算机网络(瞬间慌了,这是我学过最差的课了。。)还问了解过一些基础算法不是机器学习的算法,比如贪心搜索等等的。(还好用过)

  • 说一面面试官已经问过项目了所以不再问了。。。(接下来就是疯狂问模型还有原理)

  • 首先讲一个自己最熟悉的机器学习的模型/算法。(我讲了一下树模型)

  • RandomForest和XGB之间的差别。(讲了大概五六个点他表示比较满意)

  • 追问:为什么RF关注方差,XGB关注偏差。

  • 追问:XGB并行化如何实现。(自己讲了两三个点。问还有吗?再讲了一两个点)

  • 追问:XGB对GBDT的改进的地方有哪些。(自己讲了两个点。问还有吗?再讲了一个点。再问还有吗。。)

  • 追问:XGB使用正则项防止过拟合,L1和L2两个的原理是什么。(回答了L1,L2的作用,他说我回答的是这两个的结果不是原理,想知道为什么?自己有点想不起来,随便说了一下,他表示不太满意,说这方面还需要加强学习。)

  • LightGBM和XGB的区别(改进的地方)

  • 追问:LightGBM如何并行化。

  • 追问:防止过拟合的方法有哪些(讲了三四个点吧。。追问还有吗?再讲了一个点?再追问???陷入沉思中,他说你刚刚回答的都是从模型和结构上相关的角度,有没有其他角度??我大概就是用过上面说的那些了。他说没有用过但是知道的也可以说一下。又从数据的角度讲了一些。)

  • 用过分布式计算吗?做过大规模数据吗?(瑟瑟发抖说数据大概百万级。他说那肯定不需要分布式了,分布式都是亿级以上,好的没事这方面也是和业务相关以后还是要多学习。我说好的好的。还好在这个点没有为难我,无限感恩。)

  • 算法题:找出数组中a+b=c的组合,其中abc都在数组里面。时间空间复杂度?

快要结束的时候,面试官和我聊了一下组里有四五个和我同校的师兄师姐,都很不错。有被惊喜到,第一次感受到母校强大的光环,感动师兄师姐都太棒了沾了福气

三面:(应该就是总监面了)

全程问的技术问题就三个吧

  • RF和GBDT、XGB和LGB的区别、优化(没问得很细)

  • 在IEG做的项目基于什么平台?

  • 深度学习应用在推荐系统的发展?

  • 手撕:青蛙跳台阶,吃虫子,青蛙每次只能跳一阶或者二阶台阶,每个台阶的虫子是一个数组a[m],青蛙最多只能跳n次,其中0<m<1000,0<n<100,问青蛙怎么样吃到最多的虫子?

  • 反问。聊了一些业务~非常亲切nice

HR面

一些常规问题。感觉真诚一些自信一点好好回答都没问题的~

总结

  • 关于算法基础,楼主是属于看东西比较慢但基础比较扎实一点点的人,对于简历上提到过的每一个算法都要真的会~

  • 面试过程心态也要放好,记得看过一句话,面试是一个互动的过程,面试官也是希望问到你会的相关的东西,也庆幸一下自己遇到的面试官都超级nice,问到一些我不会的都会稍加引导和暗示,整个面试的过程都学到了很多东西。

  • 关于做题,2020年之前还没有刷过leetcode,用了将近一个月的时间做完剑指offer和80%的leetcode hot,但题确实是真的不得不刷,阿里面试遇到的题就是自己没做的20%leetcode hot之一,真想锤自己一下…

  • 有努力就会有收获,最后祝大家都能收到心仪的offer()~


大模型(LLMs)高频面题全面整理(🌟2025 Offer 必备🌟)

​全面总结了【大模型面试】的高频面题和答案解析,答案尽量保证通俗易懂且有一定深度。

适合大模型初学者和正在准备面试的小伙伴。

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一、大模型进阶面

💯 DeepSeek篇

【大模型进阶面 之 DeepSeek篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 一、概念篇
    • Deepseek-V3的主要特点有哪些?
    • DeepSeek-V3在推理速度方面表现出色的原因有哪些?
  • 二、模型结构篇
    • MLA
      • 什么是多头潜在注意力(MLA)?
      • MLA的计算流程是什么样的?
      • 训练时MLA需要配置哪些超参?
      • MLA相对于MHA有哪些改进?
    • MoE
      • 什么是MoE?
      • DeepSeekMoE包含哪两种专家类型?
      • Share 专家和Router 专家的作用是什么?
      • 讲一下DeepSeekMoE的计算流程?
      • DeepSeekMoE是如何实现负载均衡的?
    • MTP
      • 什么是Multi-Token Prediction(MTP)?
      • Multi-Token Prediction(MTP)有何作用?
      • 讲一下Multi-Token Prediction(MTP)的预测流程?
  • 三、预训练篇
    • Prefix-Suffix-Middle (PSM)数据格式是什么样的?
    • DeepSeek预训练数据为何使用Prefix-Suffix-Middle (PSM)格式?
    • 介绍一下Byte-level BPE?
    • DeepSeek是如何进行长上下文扩展的?
    • DeepSeek的使用YaRN进行长上下文扩展有哪两个阶段?
    • DeepSeek预训练追求极致的训练效率的做法有哪些?
    • 批量级负载均衡(Batch-Wise Load Balance)和顺序级负载均衡(Sequence-Wise Load Balance)有何区别?
    • 使用MTP为何在提高计算效率的同时还能提升效果?
  • **四、有监督微调篇
    • DeepSeek的SFT有哪几种数据?
    • DeepSeek是如何构造Reasoning Data数据的?
    • DeepSeek两种不同类型的SFT数据,区别是什么?
    • DeepSeek在SFT训练时是如何加速训练过程的?
  • 五、强化学习篇
    • DeepSeek有哪两种奖励模型?
    • Rule-Based RM和Model-Based RM的区别是什么?
    • Rule-Based RM用在什么地方?有何作用?
    • Model-Based RM用在什么地方?有何作用?
    • DeepSeek是如何降低奖励欺诈风险的?
    • DeepSeek为何使用Group Relative Policy Optimization(GRPO)?
    • DeepSeek为何放弃Critic模型来估计状态的价值?
    • DeepSeek是如何进行Self-Rewarding的?
    • DeepSeek-V3从DeepSeek-R1中蒸馏知识有哪些影响?

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💯 大模型编辑篇

【大模型进阶面 之 模型魔改篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 模型编辑(Model Editing)核心目标是什么?
  • 对比重新预训练和微调,模型编辑的优势和适用场景是什么?
  • 如何用模型编辑修正大语言模型中的知识错误?
  • 如何量化评估模型编辑的五大性质?
  • 模型编辑局部性如何避免“牵一发而动全身”的问题?
  • 知识缓存法(如SERAC)的工作原理是什么?
  • 附加参数法(如T-Patcher)如何在不改变原始模型架构的情况下实现编辑?
  • 知识缓存法和附加参数法的优缺点有何优缺点?
  • ROME方法如何通过因果跟踪实验定位知识存储位置?
  • 元学习法(如MEND)如何实现“学习如何编辑”?
  • 元学习法的双层优化框架如何设计?
  • More …

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💯 大模型压缩篇

【大模型进阶面 之 模型压缩篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 为什么需要对大模型进行压缩和加速?
  • 💯 什么是低秩分解?
  • 💯 什么是奇异值分解(SVD)?
  • 💯 权值共享为什么有效?
  • 💯 什么是模型量化?
  • 💯 什么是混合精度分解?
  • 💯 什么是基于反馈的知识蒸馏?
  • 💯 什么是基于特征的知识蒸馏?
  • 💯 模型蒸馏的损失函数是什么?
  • 💯 描述一下剪枝的基本步骤?
  • More …

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💯 分布式训练篇

【大模型进阶面 之 分布式训练篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

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二、大模型微调面

💯 有监督微调(SFT)篇

【大模型微调面 之 SFT篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 从零训练一个大模型有哪几个核心步骤?
  • 💯 为什么要对LLM做有监督微调(SFT)?
  • 💯 如何将一个基础模型训练成一个行业模型?
  • 💯 如何准备SFT阶段的训练数据?
  • 💯 如何自动生成指令构建SFT的训练数据?
  • 💯 LM做有监督微调(SFT)变傻了怎么办?
  • 💯 有监督微调(SFT)和人工偏好对齐(RLHF)有何区别?
  • More …

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💯 高效微调篇

【大模型微调面 之 PEFT篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 全量微调与参数高效微调的区别是什么?
  • 💯 什么是轻度微调?轻度微调有哪些常用方法?
  • 💯 什么是BitFit微调?
  • 💯 分层微调如何设置学习率?
  • 💯 什么是适配器微调?适配器微调有哪些优势?
  • 💯 讲一讲IA3微调?
  • 💯 提示学习(Prompting) 代表方法有哪些?
  • 💯 指令微调(Instruct-tuning) 和 提示学习(Prompting)的区别是什么?
  • 💯 详细说明LoRA的工作原理及其优势?
  • 💯 LoRA存在低秩瓶颈问题,ReLoRA和AdaLoRA分别通过哪些方法改进?
  • 💯 动态秩分配(如AdaLoRA)如何根据层的重要性调整秩?
  • More …

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💯 提示学习篇

【大模型微调面 之 提示学习篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 提示学习(Prompting) 代表方法有哪些?
  • 💯 前缀微调(Prefix-tining)的核心思想?
  • 💯 提示微调(Prompt-tuning)的核心思想?
  • 💯 P-tuning 的动机是什么?
  • 💯 P-tuning v2 进行了哪些改进?
  • 💯 提示微调(Prompt-tuning)与 Prefix-tuning 区别是什么?
  • 💯 提示微调(Prompt-tuning)与 fine-tuning 区别是什么?
  • More …

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💯 人类对齐训练(RLHF)篇

【大模型微调面 之 RLHF篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

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💯 Prompt 工程篇

【大模型微调面 之 提示工程篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 Prompt工程与传统微调的区别是什么?
  • 💯 如何规范编写Prompt?
  • 💯 上下文学习三种形式(零样本、单样本、少样本)的区别?
  • 💯 如何通过预训练数据分布和模型规模优化上下文学习效果?
  • 💯 思维链(CoT)的核心思想是什么?
  • 💯 按部就班(如 Zero-Shot CoT、Auto-CoT)、三思后行(如 ToT、GoT)、集思广益(如 Self-Consistency)三种 CoT 模式有何异同?
  • More …

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三、大模型(LLMs)基础面

💯 大模型(LLMs)架构篇

【大模型基础面 之 LLM架构篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 LLM架构对Transformer都有哪些优化?
  • 💯 什么是正弦(Sinusoidal)位置编码?
  • 💯 什么是旋转位置编码(RoPE)?
  • 💯 RoPE相对正弦位置编码有哪些优势?
  • 💯 RoPE如何进行外推?
  • 💯 如何进行位置线性内插(Position Interpolation)?
  • 💯 NTK-Aware Scaled RoPE 和位置线性内插的区别是什么?
  • 💯 PreNorm和PostNorm有何不同?
  • 💯 为什么PreNorm通常能提升训练稳定性?
  • 💯 为何使用 RMSNorm 代替 LayerNorm?
  • 💯 LLM使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处?
  • 💯 SwiGLU的参数量是否会显著增加?如何优化?
  • More …

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💯 注意力机制(Attention)篇

【大模型基础面 之 注意力机制篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 为什么要引入 Attention 机制?
  • 💯 Soft Attention 是什么?
  • 💯 Hard Attention 是什么?
  • 💯 Self-Attention 是什么?
  • 💯 多查询注意力(Multi-Query Attention)是什么?
  • 💯 分组查询注意力(Grouped Query Attention)是什么?
  • 💯 分页注意力(Paged Attention)是什么?
  • 💯 闪存注意力(Flash Attention)是什么?
  • More …

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💯 Transformer 理论篇

【大模型基础面 之 提示工程Transformer篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 Transformer 整体结构是怎么样的?
  • 💯 Transformer的输入中为什么要添加位置编码?
  • 💯 Transformer的位置编码是如何计算的?
  • 💯 Position encoding为什么选择相加而不是拼接呢?
  • 💯 多头注意力相对于单头注意力有什么优势?
  • 💯 Transformer中自注意力模块的计算过程?
  • 💯 什么是缩放点积注意力,为什么要除以根号d_k?
  • 💯 批归一化和层归一化的区别?
  • 💯 Layer Normalization 有哪几个可训练参数?
  • 💯 Transformer 中有几种 Mask?
  • More …

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四、NLP 任务实战面

💯 文本分类篇

【NLP 任务实战面 之 文本分类篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 如何用检索的方式做文本分类?
  • 如何用Prompt的方式做文本分类?
  • 使用LLM做文本分类任务为何需要做标签词映射(Verbalizer)?
  • 文本分类任务中有哪些难点?
  • 如何解决样本不均衡的问题?
  • 如果类别会变化如何设计文本分类架构?
  • More …

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💯 命名实体识别(NER)篇

【NLP 任务实战面 之 实体识别篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 实体识别中有哪些难点?
  • CRF为什么比Softmax更适合NER?
  • 如何使用指针标注方式做NER任务?
  • 如何使用多头标注方式做NER任务?
  • 如何使用片段排列方式做NER任务?
  • 实体识别有哪些常用的解码方式?
  • 如何解决实体嵌套问题?
  • 实体识别的数据是如何进行标注的?
  • 如何解决超长实体识别问题?
  • More …

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💯 关系抽取篇

【NLP 任务实战面 之 关系抽取篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 常见关系抽取流程的步骤是怎样的?
  • 如何抽取重叠关系和复杂关系?
  • 介绍下基于共享参数的联合抽取方法?
  • 介绍下基于联合解码的联合抽取方法?
  • 关系抽取的端到端方法和流水线方法各有什么优缺点?
  • 在进行跨句子甚至跨段落的关系抽取时,会遇到哪些特有的挑战?

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💯 检索增强生成(RAG)篇

【NLP 任务实战面 之 RAG篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 用户问题总是召回不准确,在用户理解阶段可以做哪些优化?
  • 文档问答中,如何构建索引,提升对用户问题的泛化能力?
  • 如何合并多路检索的结果,对它们做排序?
  • BM25检索器总是召回无关的知识,最可能的原因是什么?
  • 如何构建重排序模型的微调数据?
  • More …

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五、NLP 基础面

💯 分词(Tokenizer)篇

【NLP 基础面 之 分词篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 如何处理超出词表的单词(OVV)?
  • 💯 BPE 分词器是如何训练的?
  • 💯 WordPiece 分词器是如何训练的?
  • 💯 Unigram 分词器是如何训练的?
  • More …

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💯 词嵌入(Word2Vec)篇

【NLP 基础面 之 词嵌入篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 基于计数的表示方法存在哪些问题?
  • CBOW 和 Skip-gram 哪个模型的词嵌入更好?
  • Word2Vec的词向量存在哪些问题?
  • 为什么说Word2vec的词向量是静态的?
  • Word2Vec如何优化从中间层到输出层的计算?
  • 负采样方法的关键思想的关键思想是什么?
  • More …

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💯 卷积神经网络(CNN)篇

【NLP 基础面 之 CNN篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 卷积核是否越大越好?
  • 1×1 卷积的作用?
  • 为何较大的batch size 能够提高 CNN 的泛化能力?
  • 如何减少卷积层参数量?
  • SAME 与 VALID 的区别?
  • More …

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💯 循环神经网络(RNN)篇

【NLP 基础面 之 RNN篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • RNN的输入输出分别是什么?
  • RNN是如何进行参数学习(反向传播)的?
  • 用RNN训练语言模型时如何计算损失?
  • RNN不能很好学习长期依赖的原因是什么?
  • 怎么解决RNN的梯度爆炸问题?
  • More …

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💯 长短期记忆网络(LSTM)篇

【NLP 基础面 之 LSTM篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • LSTM 如何缓解 RNN 梯度消失的问题?
  • LSTM中记忆单元的作用是什么?
  • LSTM有几个门,分别起什么作用?
  • LSTM的前向计算如何进行加速?
  • LSTM中的tanh和sigmoid分别用在什么地方?为什么?
  • More …

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💯 BERT 模型篇

【NLP 基础面 之 BERT模型篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 为什么说BERT是双向的编码语言模型?
  • BERT 是如何区分一词多义的?
  • BERT的输入包含哪几种嵌入?
  • BERT的三个Embedding直接相加会对语义有影响吗?
  • BERT模型输入长度超过512如何解决?
  • 什么是 80-10-10 规则,它解决了什么问题?
  • BERT 嵌入与 Word2Vec 嵌入有何不同?
  • More …

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💯 BERT 变体篇

【NLP 基础面 之 BERT变体篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • ALBERT 使用的参数缩减技术是什么?
  • RoBERTa 与 BERT 有什么不同?
  • 在 ELECTRA 中,什么是替换标记检测任务?
  • 如何在 SpanBERT 中掩盖标记?
  • Transformer-XL 是怎么实现对长文本建模的?
  • More …

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💯 BERT 实战篇

【NLP 基础面 之 BERT实战篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • BERT为什么不适用于自然语言生成任务(NLG)?
  • 在问答任务中,如何计算答案的起始索引和结束索引?
  • 如何将 BERT 应用于命名实体识别任务?
  • 如何进行继续预训练?
  • Bert 未登录词如何处理?
  • BERT在输入层如何引入额外特征?
  • More …

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六、深度学习面

💯 激活函数篇

【深度学习面 之 激活函数篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 为什么激活函数需要非线性函数?
  • 💯 sigmoid 函数有什么缺点?
  • 💯 tanh 函数作为激活函数有什么缺点?
  • 💯 为什么选 relu 函数作为激活函数?
  • 💯 为什么tanh收敛速度比sigmoid快?
  • 💯 LLM使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处?
  • 💯 SwiGLU的参数量是否会显著增加?如何优化?
  • More …

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💯 优化器篇

【深度学习面 之 优化器篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 SGD是如何实现的?
  • 💯 Momentum 是什么?
  • 💯 Adagrad 是什么?
  • 💯 RMSProp是什么?
  • 💯 Adam 是什么?
  • 💯 批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)与小批量随机梯度下降(Mini-Batch GD)的区别?
  • More …

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💯 正则化篇

【深度学习面 之 正则化篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 权重衰减的目的?
  • 💯 L1 与 L2 的异同?
  • 💯 为什么 L1 正则化 可以产生稀疏值,而 L2 不会?
  • 💯 为什么Dropout可以解决过拟合问题?
  • 💯 Dropout 在训练和测试阶段的区别是什么?
  • 💯 如何选择合适的 Dropout 率?
  • 💯 Dropout 和其他正则化方法(如 L1、L2 正则化)有何不同?
  • More …

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💯 归一化篇

【深度学习面 之 归一化篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 为什么归一化能提高求最优解速度?
  • 💯 Batch Normalization 是什么?
  • 💯 Layer Normalization 是什么?
  • 💯 批归一化和组归一化的比较?
  • 💯 批归一化和权重归一化的比较?
  • 💯 批归一化和层归一化的比较?
  • More …

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💯 参数初始化篇

【深度学习面 之 参数初始化篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 什么是内部协变量偏移?
  • 💯 神经网络参数初始化的目的?
  • 💯 为什么不能将所有神经网络参数初始化为0?
  • 💯 什么是Xavier初始化?
  • 💯 什么是He初始化?
  • More …

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💯 过拟合篇

【深度学习面 之 过拟合篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 过拟合与欠拟合的区别是什么?
  • 💯 解决欠拟合的方法有哪些?
  • 💯 防止过拟合的方法主要有哪些?
  • 💯 什么是Dropout?
  • 💯 为什么Dropout可以解决过拟合问题?
  • More …

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💯 集成学习篇

【深度学习面 之 集成学习篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 集成学习与传统单一模型相比有哪些本质区别?
  • GBDT与 XGBoost 的核心差异是什么?
  • 为什么XGBoost要引入二阶泰勒展开?对模型性能有何影响?
  • Bagging的并行训练机制如何提升模型稳定性?
  • 对比Bagging与Dropout在神经网络中的异同?
  • Stacking中为什么要用K折预测生成元特征?
  • 如何避免Stacking中信息泄露问题?
  • 对比Boosting/Bagging/Stacking三大范式的核心差异(目标、训练方式、基学习器关系)?
  • More …

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💯 模型评估篇

【深度学习面 之 模型评估篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

  • 💯 混淆矩阵有何作用?
  • 💯 什么是 F1-Score?
  • 💯 什么是 Macro F1?
  • 💯 什么是 Micro F1?
  • 💯 什么是 Weight F1?
  • 💯 Macro 和 Micro 有什么区别?
  • 💯 ROC 曲线主要有什么作用?
  • 💯 P-R 曲线有何作用?
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