LLM实习生

优缺点分析

角色解读

• 从LLM实习生起步，可向高级算法工程师或研究员方向发展，专注于大模型核心技术的研发
• 积累对齐技术和模型训练经验后，可晋升为技术负责人或团队骨干，主导模型研发项目
• 未来可转向AI产品经理或技术专家岗位，在AI领域持续深耕
• 研究大语言模型的对齐技术，提升模型在数学、逻辑推理和代码生成等任务上的表现
• 跟踪LLM领域前沿技术，持续优化模型的通用和专用能力
• 负责大模型的数据构建、训练调优及评测迭代，确保模型性能持续提升
• 扎实的NLP、深度学习或强化学习理论基础，熟悉主流模型和算法
• 较强的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Python等至少一种编程语言
• 具备自驱力和团队合作精神，热衷于技术创新

申请策略

• 了解叠纸游戏在AI方面的业务布局，如游戏NPC对话、智能剧情生成等，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个自己参与过的LLM相关项目，详细说明技术难点和解决方案
• 突出LLM、深度学习或强化学习的项目经验，包括模型训练、调优或应用案例
• 强调编程能力，尤其是Python和C++的实际项目使用经验
• 如果有相关论文发表或开源贡献，务必重点展示
• 提前熟悉主流LLM架构（如GPT、LLaMA）和训练框架（如DeepSpeed、Megatron）
• 补充强化学习基础知识，尤其是RLHF（人类反馈强化学习）相关技术

面试指南

• 对于技术问题，先给出定义或背景，然后结合自己的项目经验举例说明，最后总结关键点
• 对于开放性问题，采用“目标-方法-结果”的结构，清晰阐述思路
• 请解释LLM中的对齐技术是什么？你了解哪些对齐方法？
• 描述一下你参与过的深度学习项目，你在其中扮演了什么角色？
• 如何评估一个LLM的性能？你会使用哪些指标？
• 你对强化学习中的PPO算法了解多少？它如何应用于LLM训练？
• 如果让你设计一个数据构建流程来提升模型的数学推理能力，你会怎么做？
• 复习LLM相关论文，特别是关于对齐技术（如RLHF、DPO）和推理增强的最新进展