百度大模型岗面试，还是比较有压力的

企业开发 2025-04-11 20:19
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最近春招和日常实习已开启。

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，帮助大家解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

一面

  1. 自我介绍和项目介绍

  2. 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

  3. 说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点

  4. 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

  5. 大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI

  6. 大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件

  7. 场景题：如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要

  8. 代码：股票的四个题

    1. 买卖股票的最佳时机
    1. 买卖股票的最佳时机 II
    1. 买卖股票的最佳时机 III
    1. 买卖股票的最佳时机 IV

整体来说一面偏基础，问的问题也主要是一些大模型的八股问题，没有太多发散性的问题，难度不大。但是考察的还是挺全面的，整个面试一个半小时多

二面

  1. 自我介绍
  2. 因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统
  3. 训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能
  4. 什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题
  5. 大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法
  6. 大模型的工具调用怎么实现
  7. Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法
  8. 开放题：之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的
  9. 代码：实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法

二面相比于一面更加看重综合素质，喜欢考察分析问题解决问题的能力，对于一些细节知识点的考察并不多。二面也面试了一个多小时，面试官还是挺专业的。

三面

  1. 首先过项目，但是问的特别细致，尤其是一个 Agent 的项目，从背景，到动机，再到做法，最后的结果，都问的非常细，大概有半个小时的时间
  2. 开放题：你觉得当前大模型还存在怎样的问题，有什么解决办法吗
  3. 开放题：让你自己设计一个 Agent，会怎么做，为什么这样做
  4. 找工作比较在意的点是什么，除了薪资还有什么
  5. 对文心一言这个产品了解吗，有哪些优点和值得改进的点
  6. 如果给你发 Offer，你到这个团队能做出什么贡献

三面整体来说更加综合，不止有一些技术问题，还有职业规划这些问题，更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板，看问题更加系统和全面，整体面下来还是比较有压力的。

总结

整体下来感觉面试官都是非常专业的，面试深度和广度都很可以，三场面试层层递进。面试官人也不错，如果比较满意的话也愿意多花时间来聊，而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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