美团面试题 · tech:pytorch
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共 3614 道真题 · 当前筛选命中 8 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:pytorch
考察点
技术栈
第 1 题请基于RankMixer架构，实现mixup数据增强和AFFN前馈网络的核心逻辑，并说明它们在模型中的作用。 考察对RankMixer架构中mixup与AFFN的实现理解和设计意图第 2 题请手写实现一个 Transformer Encoder 的核心结构。 考察对 Transformer Encoder 的结构理解与代码实现能力第 3 题请介绍 Qwen 2.5 VL 的图片输入处理与 Loss 设计细节。 考察对多模态模型图像编码、输入拼接与训练目标的深入理解第 4 题训练一个 7B 参数规模的模型大约需要多少显存？不同 DeepSpeed ZeRO 阶段分别能节省多少显存？ 考察对大模型训练显存开销构成及 ZeRO 优化策略的理解第 5 题请介绍你了解的深度学习优化器，包括它们的工作原理、适用场景和优缺点。 考察对优化算法原理的理解、对比分析能力和实际选型意识第 6 题Agentic长文本训练时候容易OOM,你有什么好的优化吗? 考察大模型长文本训练的内存优化策略与工程实践第 7 题手撕 RoPE：对比 llama GitHub 源码中 rope 介绍与你的实现，说明区别和改进点。 考察对旋转位置编码原理与源码理解的一致性及细节掌握第 8 题在监督微调（SFT）中，如何实现损失函数只计算回答部分而忽略提示词和 padding token？ 考察对 SFT 训练细节、标签构造和损失计算的理解