百面深度学习 算法工程师带你去面试

《百面机器学习：算法工程师带你去面试》是清华大学计算机系 1991 级校友诸葛越和她的团队所著的一本新书。这本书主要介绍了机器学习算法工程师的面试题目和解答，涵盖了机器学习的基础知识、常用算法、深度学习、自然语言处理等方面的内容。此外，书中还提供了一些实用的面试技巧和经验分享，对于准备从事机器学习算法工程师职业的人来说是一本非常有价值的参考书。

相关问题

大模型算法工程师面试

大模型算法工程师面试通常会考察以下几个方面：

1. **基础理论**：包括机器学习、深度学习的基础知识，如神经网络结构、优化算法、概率统计等，因为这是理解和设计复杂模型的基础。

2. **算法理解**：面试者可能会问到你对特定算法（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等）的工作原理、优缺点以及应用场景的理解。

3. **模型训练和评估**：你需熟悉如何设置超参数、如何处理数据预处理、交叉验证，以及如何选择合适的损失函数和评估指标。

4. **模型部署和维护**：了解模型在生产环境中的部署流程，如何处理模型的实时更新、性能监控以及模型解释能力的问题。

5. **工程实践**：对大数据处理工具（如Hadoop、Spark）、分布式计算框架（如TensorFlow Serving、PyTorch Lightning）以及模型压缩和量化技术的实践经验。

6. **行业趋势和最新进展**：面试者可能会询问你对人工智能领域前沿研究、新算法或者热门技术的看法。

7. **项目经验分享**：你需要准备一些具体的项目案例，讲述你在实际工作中是如何应用所学的算法，并解决哪些问题。

算法工程师面试transformer

在算法工程师面试中，可能会遇到有关Transformer模型的问题。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。以下是一些可能被问到的问题及其答案：

1. 请简要介绍一下Transformer模型。
Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中取得了巨大成功。它由编码器和解码器两个部分组成，每个部分都包含了多个注意力机制层。编码器负责将输入序列转换为一个抽象的表示，解码器则根据这个表示生成目标序列。Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，通过全局关注输入序列中的所有位置，从而能够处理长距离依赖关系。

2. Transformer模型中的非线性来自哪里？
Transformer模型中的非线性主要来自于激活函数，其中一种常用的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Unit）。GELU激活函数在ReLU的基础上增加了随机因素，这使得输入值越小越容易被“mask”掉，从而引入了非线性。通过这种激活函数，Transformer模型能够更好地处理不同位置的特征。

3. 在Transformer模型中，self-attention是如何实现的？
在Transformer模型中，self-attention是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性得到的。具体来说，通过对输入序列中的每个位置进行线性变换，得到查询（query）、键（key）和值（value）三个向量。然后，通过计算查询向量与键向量的点积，并经过softmax归一化，得到每个位置与其他位置的注意力权重。最后，将注意力权重与值向量相乘并求和，得到最终的输出。

综上所述，算法工程师面试中可能会涉及到Transformer模型的基本原理、非线性来源以及self-attention的实现方式。