节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
今年最大的感受就是,今年的算法面试题普遍反馈特别的新!面试特别的卷。。。
基于大家的讨论和大模型实践,我们写一本书:《大模型面试宝典》(2024版) 发布!
这两天求职群分享了很多大厂的计算机视觉算法的面试真题,其中就有“手撕Transformer”:
要知道近年来特别出现了很多Transformer面试题(毕竟当前AI顶流)。这里特别分享15道Transformer高频面试题(求职群里有数百道Transformer题目,还有答案),希望对你有所帮助。
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介绍Transformer和ViT
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介绍Transformer的QKV
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介绍Layer Normalization
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Transformer训练和部署技巧
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介绍Transformer的位置编码
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介绍自注意力机制和数学公式
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介绍Transformer的Encoder模块
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介绍Transformer的Decoder模块
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Transformer和Mamba(SSM)的区别
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Transformer中的残差结构以及意义
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为什么Transformer适合多模态任务?
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Transformer的并行化体现在哪个地方?
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为什么Transformer一般使用LayerNorm?
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Transformer为什么使用多头注意力机制?
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Transformer训练的Dropout是如何设定的?
求职群还分享了很多AI算法岗、软开岗的大厂面试真题,部分截图如下:
如果你还没刷面试题?想看最新面经和答案?那得赶紧加入求职群!最新校招、实习、社招、教职信息、大厂面经和企业内推全都有!强烈建议大家加入2024年求职群(主要面向25届、26届及之后的同学)!
技术交流&资料
技术要学会分享、交流,不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
成立了大模型面试和技术交流群,相关资料、技术交流&答疑,均可加我们的交流群获取,群友已超过2000人,添加时最好的备注方式为:来源+兴趣方向,方便找到志同道合的朋友。
方式①、微信搜索公众号:机器学习社区,后台回复:加群
方式②、添加微信号:mlc2040,备注:来自CSDN + 技术交流
通俗易懂讲解大模型系列
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重磅消息!《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布!
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重磅消息!《大模型实战宝典》(2024版) 正式发布!
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