【干货大礼包】NLP大模型开发18个干货资料合集（高频面试问题答案）_nlp任务1-通讯录搜索1. 问题描述某大型企业的通讯录中有上千甚至上万人的名录

这是求职产品经理系列的第189篇文章

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哈喽大家好，最近很多小伙伴求职NLP大模型算法工程师，找我要的一个干货资料：《NLP大模型开发18个干货资料合集》耗时25天终于整理完成了！ （文末领取）

说明：

1）两个文档总字数4.46万，主要是大厂NLP大模型的高频面试问题答案以及面经总结汇总。

2）18个干货合集涵盖了NLP大模型算法相关的600道题左右，95%以上都是有答案的，可以极大提高大家求职面试的准备效率。

3）面经涵盖了百度、腾讯、阿里、字节、蚂蚁、小红书、寒武纪、网易、科大讯飞、荣耀、华为、商汤、Boss直聘、携程等一二线大厂。

4）高频面试的每一个问题都给出了回答框架以及参考答案，帮助大家提高面试准备效率

5）本内容为PDF格式文档，大家可以随到随学

详细的目录如下，需要的小伙伴可以详细看一下~

干货合集一：NLP大模型面试最全题库整理篇

一、大模型基本概念相关问题（9个）

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二、基础知识相关问题（32个）

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三、大模型算法相关问题（12个）

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四、训练框架相关问题（3个）

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五、评测相关问题（4个）

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六、数据相关问题（3个）

（ 不含答案，大家可以当做题库使用，但是这63道问题的答案基本已包含在其他干货合集中）

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干货合集二：网易NLP大模型实习面试题及解析 （含答案）

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1、文本生成的几大预训练任务？

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2、多模态中常见的SOTA模型有哪些？

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3、介绍一下stable diffusion的原理。

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4、instructGPT的原理，讲讲rlhf和reward。

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5、讲讲T5和Bart的区别，讲讲bart的DAE任务。

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6、讲讲Bart和Bert的区别。

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7、对比学习负样本是否重要？负样本构造成本过高应该怎么解决？

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8、介绍一下lora的原理和ptuning的原理。

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干货合集三：科大讯飞-NLP大模型算法面试题及解析 （含答案）

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1、jieba分词的原理

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2、word2vec的原理，怎么训练的？

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3、ChatGPT是怎么训练出来的

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4、BERT模型简述

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5、PyTorch中的train和eval模块：

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6、Python中字典的结构及实现方式

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7、有一组无序数组，如何取前10个最大的数

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干货合集四：荣耀NLP算法工程师面试题及解析 （含答案）

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1、讲一下transformer

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2、transformer怎么调优

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3、讲讲word2vec和word embedding区别

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4、有做过NER吗，讲讲prompt learning

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5、讲讲生成模型和判别模型的区别

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6、讲讲LDA算法

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**干货合集五：华为NLP算法工程师面试题及解析 （含答案）

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1、NLP中常见的分词方法有哪些？

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2、讲一下BERT的结构？

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3、自然语言处理有哪些任务？

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4、L1，L2正则化的区别，岭回归是L1正则化还是L2正则化？

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5、怎么处理类别不平衡？

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6、模型提速的方法有哪些？

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7、了解数据挖掘的方法嘛？

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8、了解对比学习嘛？

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9、说一下广度优先遍历和深度优先遍历？

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干货合集六：大厂常考Transformer模型面试题及解析 （含答案）

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1、Transformer在哪里做了权重共享，为什么可以做权重共享？

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2、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？

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3、什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？

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4、为什么BERT在第一句前会加一个[CLS]标志?

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5、Self-Attention公式为什么要除以d_k的开方？

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干货合集七：百度NLP实习面试及解析 （含答案）

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1、说一下transformer。

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2、Layer Normalization 和 Batch Normalization。

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3、项目里面具体怎么实现PGN的。

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4、你知道什么生成任务的模型吗。

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干货合集八：NLP大模型-Transformer面试题总结100道题

（ 不含答案，但是这100道问题的答案基本已包含在其他干货合集中）

干货合集九：LLM大模型面试准备题库及答案（上）（含答案）

1. 如何定义“大模型”在现代AI领域的概念？

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2. GPT的全称是什么，其中每个词汇的具体含义是什么？描述ChatGPT、GPT和大模型之间的关系和区别。

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3.如何定义AGI这一概念？AIGC代表的是什么概念或技术？

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4.对于OpenAI来说，语言类大模型有哪些，其基座模型是什么？

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5.OpenAI的文本向量化模型是用来做什么的？

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6.请描述LLM的涌现能力及其主要包含的方面,以及其激活方法

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7.定义提示工程是什么？

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8.在提示工程中，主要采用哪些方式添加提示？

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9.微调的定义是什么？

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10.当微调与提示工程进行比较时，优势和劣势是什么？

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11.微调和提示工程在应用场景中的关系和联系是什么？

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12.请描述代码提示工程的核心概念

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13.什么是Zero-shot提示方法

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14.什么是Few-shot提示方法

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15.阐述One-shot和Few-shot提示策略及其应用场景

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16.什么是思维链？思维链的本质是什么

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17.什么是逐步Zero-shot

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18.定义Zero-shot-CoT提示策略并描述其应用方法

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19.解释Few-shot-CoT提示策略及其实际使用方式

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20.什么是模型的推理能力？

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21.LtM提示策略是如何分阶段进行的

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22.Few-shot-LtM策略包含哪些主要阶段及其职责

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干货合集十：LLM大模型面试准备题库及答案（下）（含答案）

1.相比较于llama而言，llama2有哪些改进，对于llama2是应该如何finetune？

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2、什么是多模态，多模态中常见的SOTA模型有哪些？

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3、什么是stable diffusion,请你介绍一下diffusion模型的原理？

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4、instructGPT的原理，讲讲RLHF、SFT、和reward。

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5、讲讲T5和Bart的区别，讲讲Bart的DAE任务。

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6、讲讲Bart和Bert的区别。

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7、对比学习负样本是否重要？负样本构造成本过高应该怎么解决？

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8、介绍一下lora的原理和ptuning的原理。

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9.aigc方向国内的典型研究机构以及代表性工作有哪些?

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10.什么是langchain，原理是什么，有什么应用？

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干货合集十一：NLP常见面试题及答案汇总 （含答案）

一 、基础问题

1. NLP有哪些常见任务

2. 请介绍下你知道的文本表征的方法(词向量)。

3. 如何生成句向量？

4. 如何计算文本似度

5. 样本不平衡的解决方法？

6. 过拟合有哪些表现，怎么解决？

7. 用过 jiaba 分词吗，了解原理吗

8. 了解命名实体识别吗？通常用什么方法，各自有什么特点

9. 了解HMM和CRF吗？

10. 了解RNN吗，LSTM呢，LSTM相对RNN有什么特点

11. 会用正则表达式吗？re.match() 和 re.search() 有什么区别？

二 进阶问题

1. elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？

2. 了解BERT？讲一下原理？有用过吗？

3. word2vec和fastText对比有什么区别

4. LSTM时间复杂度，Transformer 时间复杂度

5. 如何减少训练好的神经网络的推理时间？

干货合集十二：NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案 （含答案）

一、BERT相关问题（15个）

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二、Transformer相关问题（8个）

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三、后BERT相关问题（6个）

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四、Self Attention相关问题（6个）

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五、Norm相关问题（8个）

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干货合集十三：小红书/抖音/蚂蚁/寒武纪/Boss直聘NLP大模型社招面经汇总

（每一场面试都包含详细的面试问题以及参考答案）

一、整体面试总结

二、面经-小红书

小红书一面：

小红书二面：

三、面经-抖音

抖音一面

抖音二面

抖音三面

四、面经-蚂蚁

蚂蚁一面：

蚂蚁二面：

蚂蚁三面：

五、面经-寒武纪

寒武纪一面：

寒武纪二面：

六、面经-某金融公司

金融公司一面：

金融公司二面：

七、面经-boss直聘

BOSS一面：

BOSS二面：

面试合集十四：货拉拉NLP工程师面试题及答案 （含答案）

1.词向量平均法做分类的优劣势是什么

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2.词向量的基础上如何做优化

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3.Bert模型和Transformer模型之间的关系

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4.Bert模型中有哪些预训练的任务

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5.Bert模型的做句向量的缺陷

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6.如何解决Bert句向量的缺陷

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干货合集十五：腾讯/阿里/携程实习详细NLP面试题面经

（每一场面试都包含详细的面试问题以及参考答案）

一、阿里（已offer）

一面：电话面试（30min）

二面：电话面试（30min）

反问：

二、携程（已offer）

一面：线下面试（1h）

二面：线下面试（40min）

三、腾讯（HR面结束）

一面：腾讯会议面试（30min）

二面：腾讯平台面试（1h20min）

HR面：腾讯会议面试（18min）

反问：

干货合集十六：腾讯NLP算法面试题整（抽象归纳多篇腾讯面经）

编程&数学基础（25个）

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项目深度（14个）

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基础知识（48个）

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开放题（17个）

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干货合集十七：阿里巴巴NLP算法面试题整（抽象归纳多篇阿里巴巴面经）

编程&数学基础（21个）

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项目深度（11个）

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基础知识（37个）

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开放题（18个）

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干货合集十八：百度NLP算法面试题整（抽象归纳多篇百度面经）

编程题（11个）

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项目深度（2个）

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基础知识（32个）

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开放题（6个）

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都是移动互联网产品经看，随便截几张预览图片：

随便截图的示例一：

随便截图的示例二：

随便截图的示例三：

随便截图的示例四：

随便截图的示例五：面经

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