最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。
不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。
最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
《AIGC 面试宝典》圈粉无数！
《大模型面试宝典》(2024版) 发布！
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今天分享我们一星球成员面试美团大模型面经:
一面
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文档大模型是一个独立的模型，会整合到一个大模型还是分离式的
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目前用的多大的模型
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是一个什么结构，对结构的一些了解 flamingo或者blip2的结构上的对比
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足够资源的情况下，哪个结构是最优的
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分辨率是如何解决的，文档的分辨率比较高
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QA对匮乏如何解决的
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ocr的性能目前是低于多模态大模型
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如何解决bbox感知力差的问题
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充足的算力，数据如何获取，如何有效的清洗
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fuyu这种结构有什么优化的空间
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简单介绍下Transformer
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大概讲一下Transformer的Encoder模块？
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为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？
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Transformer为何使用多头注意力机制？
算法题：手写multi-head attention;寻找两个正序数组的中位数 (LeetCode 4);只出现一次的数字 III (LeetCode 260)
二面
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请描述BERT的微调过程及其重要性
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解释什么是自注意力机制，以及它在BERT模型中的作用。
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BERT与其它预训练模型（如GPT）有什么不同？
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如何评估BERT模型在特定NLP任务上的性能?
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如何解决BERT训练中的过拟合问题？
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OCR文档大模型
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Instruction tuning的决定性因素，哪些Instruction tuning策略效果更好，如何评估复杂度的性能
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如何保证数据集的多样性和复杂度
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分层的Instruction tuning数量的影响，数量和质量
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不同类型数据的影响，对下游任务的影响，自动化的数据配比，自动化的指标去做类似的事情
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专门优化的指标不再是一个好的指标
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使用其他的指标来引导模型的优化，而不是使用下游的指标，LLM使用的loss，作为指标，而不是benchmark的分数
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合理的评估指标是什么，openAI的压缩理论，training loss代表优化目标
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AGI的几个阶段，deepmind发表
算法题：根据字符出现频率排序 (LeetCode 451); 只出现一次的数字 (LeetCode 136)
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