2026 RL Mülakat Soruları

Birkaç kişinin doktora teklifi alıp hemen ardından bahar dönemi işe alımında yüksek maaşlı sektör pozisyonlarına girdiğini gördükten sonra, doğrudan sektöre girmenin aslında daha iyi bir hamle olup olmadığını merak etmeye başladım.

Bu yüzden Zhihu'da bulabildiğim hemen her RL mülakat deneyimini inceledim, son tartışmalar ve kendi gözlemlerimle birleştirdim ve hepsini en ilginç 35 soruya indirgedim.

Bunu bir RL mülakat kriteri olarak düşünün.

Zhihu'da CN versiyonu: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230

Birkaç not:

• Liste, LLM RL'yi Agentic RL'den kesin olarak ayırmaz. Bazı soruların cevapları ortama göre oldukça farklılık gösterir.

• Hemen her soru çok daha fazla genişletilebilir. Referans cevaplar verilmemiştir. Bir LLM kullanıyorsanız, takip soruları sormaya devam edin ve kapsamlı bir şekilde araştırma yapın.

• Modern RL işe alımı giderek daha fazla tam yığın anlayışı beklemektedir. Bir algoritma araştırmacısıysanız, yine de altyapı soruları sorulacaktır. Bunun tersi de geçerlidir.

• Veri ile ilgili sorular dahil edilmemiştir. Bunları ezberlemek neredeyse imkansızdır ve büyük ölçüde gerçek deneyiminize bağlıdır.

• Mülakat sorularını ezberlemek yeterli değildir. Derinlemesine anlayış çok daha önemlidir.

Algoritma

1. Neden saf bir Eleştirmen yaklaşımı yerine Aktör-Eleştirmen kullanılır?
2. KL sapması, çapraz entropi ve MLE arasındaki ilişki nedir?
3. Farklı RL senaryolarında ödüller nasıl tasarlanmalıdır?
4. Önem örneklemesi, reddetme örneklemesi ve diğer Monte Carlo yöntemleri RL'ye nasıl uyar?
5. PPO ve GRPO'da avantaj nasıl hesaplanır? Neden bir taban çizgisi çıkarılır? Standart sapma normalizasyonu gerçekten gerekli midir?
6. RL eğitimi ve test zamanı ölçekleme, keşfi nasıl farklı şekilde gerçekleştirir?
7. PPO kırpma nasıl çalışır? Neden minimum hedef alınır? Kırpma olmadan ne olur? CISPO nasıl farklılık gösterir?
8. GRPO neden bir KL cezası içerir? KL nasıl hesaplanır? DAPO ve GSPO gibi yöntemler neden bunu kaldırır?
9. LLM eğitimi sırasında, kayıp yanlışlıkla birden çok kez Toplu Azaltılırsa ne olur?
10. DPO'daki ödül fonksiyonu nedir? Ödül korsanlığı meydana gelebilir mi? Nasıl azaltılabilir?
11. MoE modellerinde eğitim-çıkarım uyumsuzluğunu hangi yöntemler ele alır ve nasıl çalışırlar?
12. RL eğitimi sırasında grup büyüklüğü, öğrenme oranı, PPO dönemleri ve üretim uzunluğu nasıl seçilmelidir?
13. Dr.GRPO, DAPO, GSPO, CISPO, SAPO, DPPO, MaxRL ve SimKO, GRPO'ya kıyasla eğitim sürecini nasıl iyileştirir? Sınırlamaları nelerdir?
14. TRPO, DPPO ve AReaL, RL hedefleri üzerinde güven bölgesi kısıtlamalarını nasıl uygular?
15. RL, LLM'lerin yetenek sınırını temelden genişletebilir mi?
16. ProRL gibi çalışmalara dayanarak, RL eğitiminin sınırlarını ölçeklendirme hakkında nasıl düşünmeliyiz?
17. OPD, geleneksel RL ve SFT'ye göre hangi iyileştirmeleri sunar? Uygulamaları nelerdir?
18. LLM'lerde akıl yürütme yeteneği eğitimin hangi aşamasında ortaya çıkar?
19. DeepSeek R1'den V3.2'ye ve gelecekteki V4 sistemlerine kadar, hangi RL ile ilgili iyileştirmeler getirilmiştir? MoE modellerinde RL nasıl farklılık gösterir?

Altyapı

1. CPU boşaltmayı göz ardı edersek, GRPO eğitimi sırasında bellekte kaç model kopyası bulunur? Çeşitli optimizasyonlar ne kadar bellek tasarrufu sağlayabilir?
2. Dağıtık çıkarım: KV önbellek aktarım optimizasyonu ve çoklu GPU iletişim stratejileri.
3. INT8'e karşı FP8. Ödünleşimler nelerdir? Eğitim ve çıkarım için hangi hassasiyetler tercih edilir?
4. RL rollouts'larındaki uzun kuyruk sorunu nedir ve nasıl ele alınabilir?
5. Sürekli gruplama, RL eğitiminde hangi sorunları ortaya çıkarır? vLLM ve SGLang nasıl farklılık gösterir?
6. vLLM ve SGLang'de kullanım nasıl ölçülür? Eğitim sırasında KV önbellek kullanımı nasıl değerlendirilir?
7. Büyük ölçekli çok düğümlü RL eğitiminde geri yayılım nasıl uygulanır?
8. Hangi asenkron RL çerçeveleri mevcuttur ve hangi senkronizasyon darboğazlarını çözerler?
9. AReaL veya diğer kısmi rollout çerçevelerinde, önceki politikaların KV önbellekleri korunur mu?
10. Uzman Paralelliği, MoE verimini nasıl etkiler?
11. Uzun bağlamlı eğitimde, hesaplama-iletişim örtüşmesi nasıl tasarlanmalıdır? Megatron ve FSDP, paralellik stratejilerinde nasıl farklılık gösterir?
12. Belirleyici yürütme nasıl etkinleştirilir? Toplu değişmezlik nedir? Buna ne sebep olur? Atomik toplama dahil midir? Atomik toplama sorunu çözebilir mi?
13. AReaL ve slime, RL rollout darboğazı anlayışlarında nasıl farklılık gösterir?
14. Tamamen asenkron RL eğitiminde eskime hakkında nasıl düşünmeliyiz? Pratikte tipik değerler nelerdir?
15. slime içinde veri nasıl akar? Megatron ile nasıl entegre edilir? Kayıp nasıl hesaplanır?
16. VeRL, TRL, Unsloth, AReaL ve slime arasında seçim yapmak zorunda kalsaydınız, hangisini kullanırdınız ve neden?

İyi şanslar.

Ve unutmayın: mülakat hazırlığı yardımcı olur, ancak gerçek anlayış, ezberlenmiş cevaplardan çok daha ileriye gider.