互联网/IT行业面试题 · 问题拆解 · tech:llm
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 50 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 41 题请解析RLHF（基于人类反馈的强化学习）的对齐流程，并说明各步骤的作用。 考察对RLHF核心流程的理解及其在模型对齐中的作用第 42 题如何评估一个代码生成模型的能力？ 考察对代码模型评测维度与方法的理解第 43 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第 44 题请解释大模型生成参数 temperature、top_k 和 top_p 的作用，以及它们如何影响生成结果。 考察对大模型采样策略的理解和参数调优能力第 45 题怎么把上下文传给大模型？ 考察对大模型交互方式、上下文管理与技术实现的理解第 46 题请解释大语言模型推理时的采样参数 temperature、top-k 和 top-p 各自的作用，并说明它们对生成结果的影响。 考察对 LLM 解码阶段采样策略的理解与应用第 47 题在设计基于 LLM 的检索系统时，如何更好地引入和使用 Embedding？ 考察对 LLM Embedding 的本质理解、选型与质量评估能力第 48 题讲一下SFT时会对哪部分计算loss？为什么？ 考察对监督微调损失计算位置及其原因的理解第 49 题训练或微调一个大型语言模型（LLM）的完整流程是怎样的？ 考察对LLM预训练、微调及评估全流程的掌握程度第 50 题如何设计并实现一个基于大模型的 Agent 架构？请说明各模块的作用和关键设计点。 考察 Agent 架构设计能力与工程实现细节