大模型训练调优实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累大模型训练实战经验，未来可向算法研究员或训练系统工程师发展
• 接触前沿技术（混合精度、异构加速等），有机会发表顶级会议论文
• 在人形机器人这一高速增长赛道建立技术壁垒，后续可转向算法或工程岗
• 搭建和维护多模态大模型训练体系，包括数据加载、预训练、微调、评估和部署全流程
• 优化训练pipeline，实现多GPU分布式加速、混合精度训练等工程优化
• 与算法团队协作，参与模型结构设计和训练策略改进
• 熟练掌握PyTorch、DeepSpeed/FSDP、LoRA/PEFT等训练框架和工具
• 理解Transformer架构和大模型训练流程，有实际预训练+微调经验
• 具备良好的问题分析和自主探索能力，对多模态AI有热情

申请策略

• 在简历中明确表达对人形机器人智能化的热情，匹配公司技术方向
• 提前了解公司产品和开源项目，面试中展示自己的思考
• 突出大模型训练相关项目经验，包括预训练、微调、推理部署的具体工作
• 强调使用PyTorch、DeepSpeed、LoRA等工具的实际案例和成果
• 如有分布式训练或多模态项目经历，务必重点描述
• 展示论文发表、竞赛获奖等加分项
• 动手实践一个完整的LLM微调项目，熟悉LoRA、PEFT等高效微调方法
• 学习分布式训练原理，掌握DDP、DeepSpeed或FSDP的基本使用

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术细节和量化成果
• 对于技术原理问题，先给出定义，再对比不同方法，最后结合实际应用场景说明选择依据
• 对于开放性设计问题，从问题分析、方案设计、可行性评估、潜在风险几方面逐步展开
• 请详细描述一次你参与的大模型训练项目，包括数据准备、模型选择、训练优化和结果评估
• 对比LoRA和全参数微调的优缺点，什么场景下选择哪一种？
• 如何诊断大模型训练中的loss震荡或不收敛？你会采取哪些措施？
• 分布式训练中数据并行和模型并行有什么区别？DeepSpeed的ZeRO stage是如何工作的？
• 你对多模态大模型的理解？如何将不同模态的数据进行对齐和融合？