Что спрашивают про трансформеры на собесах в 2026 году

Что спрашивают про трансформеры на собесах в 2026 году Собрал вопросы по горячим следам: с собесов наших студентов , чтобы вы знали к чему готовиться. 1. Предобработка: BPE и тд Эти вопросы чаще летят в ML Ops или в ML SWE, но и чистым моделистам тоже могут прилететь. Суть реализовать какой-нибудь пайплайн обработки данных. Самый частый гость токенизация через BPE. BPE красивый и интуитивный алгоритм, но реализация требует возни со словарями, списками и краевыми случаями. 2. Классика: написать self-attention на NumPy Удивительно, но задача «напишите ванильный self-attention» до сих пор жива. Причём в том же виде, что и пару лет назад. И, что ещё удивительнее, многие кандидаты с ней не справляются. Но суть не в том, чтобы просто написать код. Это только повод для дискуссии. Дальше начинаются детали: • зачем вообще нормировать QK на корень из размерности? • как сделать softmax стабильным численно? • как посчитать Q, K, V одной матричной операцией? 3. Сэмплинг Greedy Decoding - это для дебага. В продакшне используют вероятностные методы, и интервьюеры это знают. Поэтому сейчас часто спрашивают про стратегии сэмплинга. Самый популярный вариант: top-p. Хорошие примеры реализации можно найти на разных ресурсах (например, ComfyAI, там вообще кладезь). Кстати, полезно уверенно владеть матричными фреймворками: Torch, NumPy, JAX. Чтобы если попросят реализовать что-то нестандартное (типа min-p), не растеряться. 4. Inference Loop Здесь проверяют, как вы взаимодействуете с архитектурой модели на уровне тензоров. На вход: тензоры, на выход — тензоры. Но есть нюансы: надо хранить кэш, логиты, ещё что-то. Это требует детального понимания того, как трансформер работает внутри. Полезно порешать похожие задачи на специализированных платформах (например, NeetCode). Там есть задачи и про GPT. 5. ML Debugging Самый свежий формат. Вам дают ноутбук с кодом нейросети или пайплайном и просят найти баги. Всё. Я встречал такой формат в зарубежных бигтехах. Дали код GPT2, где было сломано буквально всё: модель выдавала NaN на второй итерации. Надо было поправить и добиться адекватного падения лосса. Другой кейс — модель выдавала разные ответы на одни и те же входы. Надо было найти все источники недетерминированности. Еще больше вопрос в нашем открытом банке собесов и тестовых заданий: смотрите на сайте . Подписаться: @zadachi_ds