我的大模型岗位面试总结！太卷了！！！—我面试了24家大模型岗位 只拿了9个offer!

这段时间面试了很多家（共24家，9个offer，简历拒了4家，剩下是面试后拒的），也学到了超级多东西。

大模型这方向真的卷，面试时好多新模型，新paper疯狂出，东西出的比我读的快。
感觉比较硬核的岗位，尤其初创公司都是对好几个点都有要求的（应用，模型，框架，底层后端，硬件）。

目前大多数公司还是集中在语言模型，偏研究的方向会有多模态的预训练这意思。
多头注意力，频率太高了。coding轮，概念轮都考。复习的点包括：时间/空间复杂度，优化（kv-cache，MQA，GQA），手写多头代码。各种Norm，这个频率也不低，不过比较标准的内容，没有啥特意要说的，有的考手写，有的考概念和理解（为什么管用）。

还有BERT，GPT等比较主流大模型，一些细节，比如位置编码，训练loss，激活，架构些许不同这种。自回归重点。

我把它们都整理起来还有一份答案在后面，太多了，根本放不下






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