想拿下 TikTok 的 Machine Learning Engineer 新人崗？那你一定不能錯過這次 TikTok MLE VO 面試的全流程覆盤！本文將詳細分享真實題目、面試流程、答題思路以及備考建議，幫助你更好地瞭解 TikTok 面試風格，提升透過率。
TikTok MLE VO: Code
題目：給定一個數字字串，找出所有可能的合法 IP 地址。檢查每段長度為 1–3 位、數值在 0–255 之間，並且沒有前導零（除非單獨為“0”）。使用回溯法可高效列舉。
TikTok MLE VO: 模型 & 八股
以下配置基於某論文中 Transformer 模型及訓練細節：
- 模型結構：
- 32 層，32 個 Attention 頭（head size 64）
- 使用 Rotary Embedding（dim=32），context length = 2048
- 基於 Flash-Attention 最佳化記憶體和速度
- 訓練細節：
- 隨機初始化，固定學習率（fixed lr）
- Weight decay = 0.1
- Adam 最佳化器（β1=0.9, β2=0.98，ε=1e-7）
- 使用 fp16 + DeepSpeed ZeRO Stage 2
- Batch size = 2048，總訓練量 150B tokens
典型面試問題
1. 什麼是多頭注意力 (Multi-Head Attention)？
- Head：對輸入分別學習一組 (Q,K,V) 投影，提取不同特徵。
- Multi-Head：並行多個 Head，從多角度捕捉依賴。
- 其他 Attention 變種：Cross-Attention、Sparse/Local Attention、Axial Attention 等。
2. Rotary Embedding 是什麼？
- Rotary PE：將位置資訊以旋轉矩陣嵌入到 Q/K 中，屬於位置編碼（Positional Encoding）。
- 其他 PE 方法：Absolute PE（正餘弦）、Learnable PE、Relative PE。
- 優勢：自然融合相對位置資訊，長距離推理和泛化更佳。
3. 如何處理長距離上下文？
- Sparse/Sliding Window Attention
- Performer / Linformer（低秩近似）
- Memory-based 機制（Longformer、BigBird）
- 分塊或分層 Attention
4. Flash-Attention 是什麼？
在 GPU 上進行塊級計算，減少記憶體讀寫，顯著加速並降低視訊記憶體佔用的 Attention 實現。
5. 為什麼使用 Adam？其中 β1、β2、ε 有何含義？
- Adam：結合 AdaGrad 與 RMSProp，快速收斂且對超引數魯棒。
- β1/β2：一階、二階動量衰減；ε：數值穩定項；lr：學習率。
6. 為什麼用固定學習率而不 warm-up？
對於已成熟的初始化和超參配置，fixed lr 足夠穩定，減少 warm-up 複雜度。
7. Weight Decay 是什麼？
在引數更新中加入 L2 正則化項，有助於防止過擬合、提升泛化。
8. fp16 與其他精度比較？
- fp16（半精度）：加速訓練、節省視訊記憶體
- 其他：fp32、fp64、bf16（更大動態範圍）
9. DeepSpeed ZeRO Stage 2 是什麼？
分散最佳化器狀態到多 GPU，減少單卡視訊記憶體開銷，適合訓練更大模型。
參考
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