百度、腾讯、阿里大模型面试全攻略：从一面到三面的真实经历分享！

百度

部门与岗位：百度TPG – 文心一言团队- 大模型算法岗

一面

买卖股票的最佳时机

买卖股票的最佳时机 II

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买卖股票的最佳时机 IV

整体来说一面偏基础，问的问题也主要是一些大模型的八股问题，没有太多发散性的问题，难度不大。但是考察的还是挺全面的，整个面试一个半小时多

二面

二面相比于一面更加看重综合素质，喜欢考察分析问题解决问题的能力，对于一些细节知识点的考察并不多。二面也面试了一个多小时，面试官还是挺专业的。

三面

三面整体来说更加综合，不止有一些技术问题，还有职业规划这些问题，更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板，看问题更加系统和全面，整体面下来还是比较有压力的。

总结

整体下来感觉面试官都是非常专业的，面试深度和广度都很可以，三场面试层层递进。面试官人也不错，如果比较满意的话也愿意多花时间来聊，而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。

腾讯

背景:本弱鸡 211 本硕，nlp，无论文有实习（老板没资源且放养），本科有 acm 经历（1 铜），面试 pcg 日常实习。

一面

Q1：了解什么机器学习算法，讲一下原理？

当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型，讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。

Q2：讲一下 Bert 的结构和怎么训练的，怎么用 bert 做下游任务？

八股，双向 transformer encoder 结构，预训练任务包括 MLM 和 NSP，详细讲了讲。下游任务做过文本分类、关系提取等，用 cls 做预测；也可以做摘要生成等任务。

Q3：有没有了解过 LLM，有自己调过吗，了解 RLHF 过程吗？

自己训练过 llama3 和 glm（8、9B），跑过 sft 和 dpo，有看过一些技术报告。当时用 deepspeed 跑的，然后讲了讲 RLHF 三个过程，最后 PPO 四个模型的作用。

Q4：有了解强化学习吗？能不能详细说说 PPO 是什么？

只通过 RLHF 了解过一点，好像跟面试官想要的答案不一致，跳过。

Q5：怎么扩展大模型的最大输入长度？

改变 transformer 结构（GQA，MQA，flash attention等），旋转位置编码 RoPE 等（只看过论文，自己用的很少，就想到啥说啥）

Q6：有了解过模型训练方法吗？

没用过（感觉要凉）

Q7：有了解过文生图吗？

有了解过一些项目，diffusion 和 clip 原理，之前有自己跑过 unet+diffusion+vae 做文生图任务，讲了下为什么这么做。

Q8：手撕快排

当天晚上收到了参加二面的邮件，小激动。

二面

二面没有手撕代码，问了问项目：

• 讲一下微调大模型是怎么做的，数据集怎么构建，数据怎么处理

• 看项目中用了 RAG，讲一下设计流程

• 其中文本 chunk 怎么做的，为什么这么做

• 中间有没有遇到什么困难，怎么提高召回，如果文本输入大模型后效果不好怎么办

• 怎么提高大模型的外推性

• 有了解过文生图任务吗（怎么又问这个）

然后草草结束，一天后流程结束（挂了，继续努力）

阿里

部门与岗位：淘天集团 – 搜推智能产品事业部 – 多模态大模型

一面

一面比较常规，几乎都是八股问题，我觉得只要了解常见的多模态大模型都问题不大，主要还是要理解各个模型设计的动机是什么，这也是面试最喜欢考察的

二面

二面其实也偏常规，几乎也都是八股问题，但是也考察了一些对模型的理解以及知识面的广度，整体来说比一面的难度大一些

三面

三面比较轻松，面试官说知识点前面两面都考察过了，三面就轻松一些，大概40来分钟吧

总结

整体来说面试体验比较好，问的问题都不难，面试官也都不错，遇到一些卡壳的地方也会进行引导讨论，面试氛围很轻松。三面应该是加面的大老板面，从交流可以看出来对整个大模型这块的理解还是很深刻的，收获不小。

百度

部门与岗位：百度TPG – 文心一言团队- 大模型算法岗

一面

• 买卖股票的最佳时机

• 买卖股票的最佳时机 II

• 买卖股票的最佳时机 III

• 买卖股票的最佳时机 IV

整体来说一面偏基础，问的问题也主要是一些大模型的八股问题，没有太多发散性的问题，难度不大。但是考察的还是挺全面的，整个面试一个半小时多

二面

二面相比于一面更加看重综合素质，喜欢考察分析问题解决问题的能力，对于一些细节知识点的考察并不多。二面也面试了一个多小时，面试官还是挺专业的。

三面

三面整体来说更加综合，不止有一些技术问题，还有职业规划这些问题，更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板，看问题更加系统和全面，整体面下来还是比较有压力的。

总结

整体下来感觉面试官都是非常专业的，面试深度和广度都很可以，三场面试层层递进。面试官人也不错，如果比较满意的话也愿意多花时间来聊，而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。

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