minimax大模型算法岗面试全解析：从一面到二面，助你轻松拿下offer！
本文详细分享了minimax大模型算法岗面试经验，包括一面和二面的技术问题。一面涵盖项目介绍、大模型结构差异、位置编码、预训练推理流程、超长上下文处理等；二面深入探讨GLM与GPT区别、P-tuning与IoRA原理、DPO与PPO算法对比、模型评估与减少幻觉方法等。同时推荐知识星球平台，提供大厂面试题库和学习资源，助力求职者充分准备。
面了 minimax 大模型算法岗，问的贼细！
是时候准备实习和面试了。
不同以往的是，当前职场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。
面试题涉及项目、论文、八股都会问到，难度中规中矩，想找大模型方向的同学可以了解下，有什么问题欢迎评论区交流
后续我会继续分享同学们的面试经验，希望能够帮助大家拿下满意的 offer
一面
- 自我介绍和项目介绍
- 介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异
- 说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点
- 介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了 RLHF 的做法，包括 PPO 算法的原理，以及 DPO 和 PPO 的区别
- 大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI
- 大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件
- 场景题：如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要
- 代码：股票的四个题
- 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
二面
- 自我介绍
- 深挖项目(RAG、BERT等)
- glm 和 gpt的区别
- Ptuning和iora原理
- DPO和PPO原理，他们在数据选择上有什么不同
- iora怎么调用
- 如何评估大模型效果
- 知道什么大模型减少幻觉的方法
- 模型可控性如何实现，怎么保证可控性，有没有出现幻觉问题，怎么解决的
- 一道笔试题：象棋格子跳转
- 反问
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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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。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 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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