百度公有云大模型训练加速实习生（J107176）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型架构师、AI基础设施专家或高级算法研究员方向发展，掌握业界最前沿的万亿参数模型训练技术
• 深入参与大模型（LLM）的后训练阶段，包括指令微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）等对齐技术的落地
• 精通 PyTorch 及 DeepSpeed/Megatron 等分布式训练框架，具备高性能计算和分布式系统底层优化能力

申请策略

• 准备具体的项目案例，展示如何定位和解决训练过程中的性能瓶颈，体现工程落地能力
• 突出分布式训练项目经验，详细列出使用的框架（DeepSpeed/Megatron）、解决的瓶颈问题（显存/通信优化）及量化成果
• 复习并行计算理论（数据/模型/流水线并行），深入理解 Transformer 架构细节及 CUDA 编程基础

面试指南

• 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），重点阐述在特定约束下（如显存限制）如何通过技术手段（如梯度检查点、混合精度）解决问题，并给出性能提升的具体指标
• 请详细描述你在使用 DeepSpeed 或 Megatron 进行分布式训练时的经验，遇到过哪些显存或通信瓶颈？
• 解释一下 RLHF/DPO 的原理及其在提升模型对齐效果中的作用
• 如何优化多机多卡训练中的数据加载和 Checkpoint 保存效率？
• 面对千亿参数模型，你会如何进行显存管理和负载均衡？
• 重温 PyTorch 分布式模块源码逻辑，了解最新的大模型训练优化论文（如 FlashAttention, ZeRO 系列），准备至少一个完整的深度学习项目复盘