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大模型算法一面面经

发布时间：面试阶段：一面作者：长征offer路查看原帖

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完整信息
岗位名称：
大模型算法面试内容推测 · 中置信度
岗位分类：
算法与模型研发
技术方向：
大模型与生成式 AI、AI 应用与 Agent
归档编号：
MJ-NC-2026-1953
作者：
长征offer路
原帖标题：
字节实习大模型一面凉经 43min
所属公司：
字节跳动
面试阶段：
一面
岗位类型：
实习
发布时间：
更新时间：

6 条问法 · 6 道题

本篇目录
  1. 实习介绍
  2. 项目拷打
  3. 标准RAG有什么问题？
  4. 了解Agent吗？把RAG做成Agent有什么好处
  5. 说一下LoRA的原理；LoRA完推理的时候要挂着Adaptor吗？
  6. 手撕代码：torch写SFT的loss计算代码（注意shift right）
    面试官对技术了解很深入，问得都是技术细节，感觉比我自己更了解我的项目，给我面没招了...
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当前问题0106

  1. 01
    实习介绍
    关联题目请介绍一个你做过的项目，包括背景、架构与个人职责。已有答案面前必看项目与综合面试 / 项目背景、架构与职责项目深挖基础956篇相关面经
  2. 02
    标准RAG有什么问题？
    关联题目RAG 有哪些优势和局限，适用于哪些场景？RAG 与知识系统 / RAG 架构与生成链路比较选型基础9篇相关面经
  3. 03
    了解Agent吗？把RAG做成Agent有什么好处
    关联题目Agentic RAG 通常改善哪些固定 RAG 的失败场景，如何验证收益？RAG 与知识系统 / RAG 评测与故障排查效果评估进阶2篇相关面经
  4. 04
    说一下LoRA的原理；LoRA完推理的时候要挂着Adaptor吗？
    关联题目LoRA 的原理、常见超参数与注入模块是什么？已有答案模型训练与对齐 / 参数高效微调原理机制进阶55篇相关面经
  5. 05
    LoRA完推理的时候要挂着Adaptor吗？
    关联题目LoRA 训练后推理是否必须挂载 Adapter？模型训练与对齐 / 参数高效微调原理机制进阶4篇相关面经
  6. 06
    手撕代码：torch写SFT的loss计算代码（注意shift right）
    关联题目用 PyTorch 实现 SFT 损失计算，并正确对齐移位后的预测与标签。模型训练与对齐 / 预训练、续训与 SFT代码题进阶1篇相关面经

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