美团大模型算法面经深度解析：从理论到实战，助你拿下Offer！
本文是一篇关于美团大模型算法面试的经验分享。文章详细记录了一面和二面的问题，涵盖了大模型安全、训练步骤、RLHF过程、Transformer结构、注意力机制、项目经验、技术跟进等多方面内容。同时，还分享了手撕代码环节的题目，如二叉树的层序遍历和删除倒数第n个节点。文章最后还介绍了作者购买的大模型学习资料，包括学习路线图、视频教程、技术文档和电子书等，旨在帮助读者更好地学习和掌握大模型技术。
美团到店-大模型算法面经
一面：
- 自我介绍
- 怎么理解大模型安全，包含哪些方面的内容？
- 从上面这些方面有哪些防护措施，有量化指标吗？
- 大模型训练有哪些步骤？
- 讲讲RLHF的具体过程？涉及几个模型？
- Transformer的结构？
- 知道哪些注意力机制？
- 现场手写自注意力机制公式
- llama是怎么优化注意力机制的计算的？（这个我真的不知道）
- 讲讲项目，有哪些跟大模型有关的？
- 实习过程中有哪些自己想到的创新点，效果如何？
- 你们是如何跟进最新的大模型技术？
- 讲讲你知道的大模型技术最新发展。
- 多模态了解吗？
- RAG的过程是什么样的？
- 有哪些让你印象深刻的大模型产品？
- 手撕代码：二叉树的层序遍历
二面：
1.算法题，删除倒数第n个节点
2.Encoder-Decoder，Casual Decoder，Prefix Decoder的区别
3.模型涌现现象的原因？
4.LLM复读机现象的原因是什么？怎么解决？
5.数据角度来看有什么问题？
6.分布式训练有哪些技术？
7.特定任务用预训练还是微调？
8.RAG和微调的区别，优劣分别是什么？
9.SFT导致的通用能力遗忘应该怎么解决？
10.Function call怎么训练的？怎么微调的？
11.Function call怎么组织文本的格式喂给模型？
12.Function call怎么把下游的一些工具，插件变成模型可以理解的方式？
13.百川，千问，LLAMA的Position Embedding是怎么做的？有什么区别？
14.微调过哪些模型，微调占用的显存是多大？跟哪些因素有关系？
15.LLAMA的输入可以是无限长吗？输入变长会有哪些变化？
16.模型安全相关是怎么做的，有哪些注入的手段？
17.反问环节
二面的时候，Function call并不是很了解，所以回答得并不好，位置编码这个问题也没回答好（他想听旋转位置编码，但是我不清楚具体原理），面完五天回到人才库，跟hr打电话结果是部门反馈不再推进。
总体来说美团确实问得很细，我毕竟是半路出家的，有些地方确实不太熟悉，但是被二面挂还是很难受
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单，这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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