测试岗位面试题 · 技术原理 · tech:llm
题库中标记为“测试”的结构化面试题。
共 12657 道真题 · 当前筛选命中 27 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:llm
考察点
技术栈
第 1 题请介绍一下你在大型语言模型（大模型）测试方面的具体做法和评估标准。 考察对LLM测试方法论、评估指标及实际落地能力的理解第 2 题如何优化一个针对大语言模型的提示词（Prompt）？ 考察对大语言模型交互、提示词工程和迭代优化的理解第 3 题Reference-based 与 Ground truth-based 评估有什么区别？ 考察对两类 LLM 评估基准的理解与适用场景第 4 题怎么让大模型自动生成测试用例 考察对基于大模型的测试用例生成流程、输入设计与质量把控的理解第 5 题谈谈你对AI大模型的看法，以及你在工作中如何应用AI大模型？ 考察对大模型技术趋势的理解以及实际工具落地能力第 6 题请谈谈你对大模型（LLM）技术现状与发展趋势的理解。 考察对大模型基础概念、发展脉络和行业应用的认知深度第 7 题请谈谈你对大语言模型的基本了解，包括其主要特点和应用场景。 考察对AI基础概念的认知及表达能力第 8 题请介绍大模型的训练方式，并说明各阶段的主要目标。 考察对大模型训练流程的整体理解和阶段划分第 9 题请谈谈你对大模型开发 Agent 的理解，包括它的核心组成和关键挑战。 考察对大模型 Agent 的概念理解、组件拆解和工程化认知第 10 题请介绍你上一段工作中负责的主要任务、所接触的大模型类型及其测试方法。 考察候选人上段工作内容、大模型技术背景与测试实践第 11 题请谈谈你对大模型（Large Language Model）的理解，包括其核心原理、典型应用和可能存在的局限。 考察对大模型基本概念、技术原理和实际应用的认知广度与深度第 12 题请谈谈你对当前AI大模型技术的了解，包括其基本原理和你能接触到的实际应用。 考察候选人对AI大模型的基础认知及知识深度第 13 题请解释RAG（检索增强生成）技术的原理，以及它解决了什么问题。 考察对RAG核心机制的理解及其针对大模型痛点的价值第 14 题请介绍大模型问答中的流式输出原理与实现方式。 考察对大模型流式输出机制的理解及工程实现能力第 15 题了解大模型服务端的架构吗？ 考察对大模型服务端部署与推理架构的理解第 16 题大模型是直接生成文件还是生成文本？ 考察对大模型输入输出机制的理解第 17 题使用大模型进行测试的过程中，如果测试数据比较敏感，安全性如何保障？有哪些措施？ 考察敏感数据处理与AI测试中的安全设计第 18 题请谈谈你对大语言模型的看法，以及它在实际应用中的潜力和挑战。 考察对大语言模型技术本质、应用价值与局限性的理解第 19 题请谈谈强化学习（RL）在大语言模型中的应用，以及你对当前技术现状的理解。 考察候选人对强化学习在大模型训练中作用、方法演进和现状的理解第 20 题请说明如何评估LLM生成内容的质量，并分别针对摘要、推理和生成能力设计评估方法。 考察对LLM能力评估维度和评估方法论的掌握