面试经验：平安金融一账通gamma lab nlp实习生面试

2019.3.15
分为笔试和面试：
笔试：30分钟3道题
第一题：智力题，20个硬币，8个正面朝上，在不知道哪些硬币朝上的情况下，想办法将其分成两堆，可以翻转硬币。
题目没写可以翻转硬币，所以这道题一看没有思路放弃了。回去查的时候发现特别简单，就是直接从20个硬币中拿出8个翻转，这两堆硬币朝上的数目肯定相等。
第二题：设计网络结构，有一个20个大小的数字序列，用一个8维向量来表示每一个数字，求这20个序列中数字为奇数的个数是奇数还是偶数，设计一个网络使其训练速度最快，精度最高。
没有想出来，面试官说就是RNN网络，把隐藏状态的权值矩阵去掉，用隐藏状态直接和输入序列做点乘，这样省去了隐藏状态的权值矩阵，训练会更快，我不是特别理解。
第三题：算法题，常见的动态规划，最长不增子序列问题。
面试：面试一共进行了三轮，其实主要问题都在第一轮。
主要问题：
自我介绍；
简历上主要写了决策树和xgboost，问了树模型的生成过程：树模型包括内部节点和叶子节点，内部节点表示样本的特征，叶子节点表示样本，在树模型向下分裂时，根据分裂前后定义的一个指标来衡量不同特征带来的增益，选择增益最大的特征作为该节点分裂的特征，依次向下分裂。
问了简历上实习具体做了什么：主要是python多线程，问到了python GIL锁，不知道，回来查了一下，python GIL锁的存在导致python多线程其实还是单线程，因为它的存在，python多线程比单线程的消耗还大，所以有了python多进程来解决并行的问题。
讲一讲seq2seq模型：seq2seq属于encoder-decoder结构的一种，基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder。encoder负责将输入序列压缩成一个语义向量，这个过程称为编码。decoder负责接受encoder的语义向量并生成输出序列。
attention的分类：全局attention和局部attention，hard attention和soft attention
self-attention的机制：对输入的每个单词计算Q，K，V向量，来实现自注意力
最初attentin是怎样实现的：输入序列隐藏状态的加权和
BERT和GPT的区别：训练目标不att的优化目标是单向神经网络语言模型，使用的是transformer decoder，bert的优化目标有两个，一个是双向神经网络语言模型，采mask的方式实现，另一个目标是上下句的关系，使用的是transformer encoder。
其余的记不太清了，第一次面试，有点紧张，说的东西也都不都清晰，没有好好总结该如何说清楚。结果，凉凉。

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