本文是一份大模型岗位面试经验分享，涵盖强化学习算法(PPO/DPO/Verl框架)、模型蒸馏与量化技术、系统基础问题、核心代码实现(如beam search)以及算法题等多个方面。内容全面覆盖了大模型岗位面试的核心技术点，为准备大模型相关岗位的求职者提供了宝贵的面试参考和学习资源。
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一面
1、介绍自己的中厂实习，从业务背景，困难，解决方法，自己的产出四个维度阐述。
2、 ppo 和 dpo 区别和原理。（因为实习做的就是 rl 相关）
3、是不是用的 Verl 框架做的 rl ？详细讲一下 verl 框架的训练流程。并讲一下配置文件中 rollout _ batchsize , global _ batch _ size , micro _ batch _ size _ per _ device _ for _ update , rollout . n 等等参数的关系，以及他们如何影响最终更新时每张显卡上的样本数。
4、reward function 如何设计的为什么这么设计？
5、critic model 作用是什么？为什么有了 reward model 还需要 critic model ?
6、有没有了解最近的 rl 方法？过了一遍 grpo , dapo , gspo 过了的主要改进点
7、计算机基础八股： B 树和 B 一树的区别。如果 CPU 突然被打满了，如何排查？什么情况下会出现锁，如何解决。
8、🔶核心代码模式，写一下大模型预测。
token 时， beam 树如何构建，如何得到最终的结果。（ pytorch 简单实现了一下，主要是还是讲明白）
9、📚手撕hot100，中等题，最小生成树。
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二面
1、简单介绍中厂实习经历。
2、模型蒸馏的数据如何做的？如何清洗蒸馏得到的数据？
3、有没有使用强化学习做过数据仿真。这个之前看过一篇论文，刚好讲了一下。
4、有没有了解过训练推理一致性这个领域？我讲了一下强化学习领域的推训一致性，固定 flash attention 分块策略， vllm 推理框架固定 page attention 分块策略。
5、模型量化如何做的。 gptq , qat 等等，并说明为什么选择了w8a16的量化？
6、写一下 ppo 算法的损失函数和 GAE 优势函数。主要还是讲明白。
7、 grpo 算法中 kl 散度和之前的方法有什么区别？在 dapo 中为何舍弃了 kl 散度？
8、模型蒸馏的两种方式。硬标签和软标签。
9、介绍一下 kmeans 算法，如何设置合适的 k 值。如果在一个非常大的数据量中，如何实时增量更新，并动态管理 k 值。
10、✨一个场景题。
11、📚手撕题hot100，中等题，合并 k 个升序链表。
如何学习AI大模型？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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