大模型面试真题怎么做，大模型面试八股文

阿里算法岗面试,一上来就手撕代码。。。

1、阿里算法岗面试中手撕代码是常见考察形式，主要聚焦基础算法能力，需重点准备字符串处理、链表操作等经典题型，同时结合面试反馈可针对性强化大模型相关技术知识。

2、提升代码能力，重视面试准备代码能力是基础：很多算法面试未通过的原因是leetcode刷题不够。算法工程师需具备扎实的代码能力，leetcode刷几百题是基本要求。面试官通过手撕代码题考察应聘者的编程能力和思维逻辑，这是算法工程师必备的基础技能。

3、选择题：单选8题，多选7题，涉及操作系统、数据库、Linux、算法、数据结构、计算机网络等知识点。编程题：3题，包括排序（需100%通过）、思维题（90%通过率）、滑动窗口相关题目。技术面试问题19 一面（电话面，15分钟+手撕代码）非技术问题：询问是否读研。

4、在面试过程中应对算法题现场写代码的手法和方法。手撕代码意思是指公司在招聘的时侯，非常在意面试者的算法思维和代码能力，面试者在面试过程中应对算法题现场写代码的手法和方法，就叫手撕代码。

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【AI大模型大厂面试真题】Transformer里为什么Q和K要使用不同的权重矩阵...

1、总结Q和K必须使用不同权重矩阵，因其角色本质不同：Q是主动提问者，K是被动回答者。独立转换使模型能定义“好问题”与“好回答”，实现精准匹配。若共用权重矩阵或直接使用原始输入，模型将失去理解词间关系的能力，效果等同于简单匹配，无法发挥Transformer的强大优势。

2、Transformer中Q和K使用不同权重矩阵的核心原因在于二者角色不同，需通过独立转换实现有效信息匹配与关系建模。具体分析如下：角色差异决定转换方式必须独立Q（查询）是主动提问者：代表当前词（如“爱”）需要从上下文中获取哪些信息（如“谁在爱？”“爱什么？”）。

3、增强模型容量：多头机制相当于增加模型参数数量，提升模型容量，使其能学习更复杂的序列关系。transformer为什么q和k使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？信息区分需求：q(查询)和k(键)需区分不同角色。q用于表示当前元素对其他元素的关注需求，k用于表示其他元素被关注的特征。