互联网/IT行业面试题 · 方案权衡 · LLM
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 80 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 41 题主流LLM模型结构设计有什么特点？ 考察对现代大语言模型架构设计的理解与归纳能力第 42 题请解释什么是模型蒸馏，以及它在大模型应用中的作用。 考察对模型蒸馏概念与应用价值的理解第 43 题如果将LLM推理效率优化后的方案部署到在线服务，你会如何解决线上环境特有的性能问题？ 考察将离线优化迁移到在线推理系统时的工程化与性能调优能力第 44 题在亿级用户历史数据背景下，LLM在推荐系统中有哪些典型应用方式？请结合实际场景说明。 考察LLM在推荐系统中的落地应用与工程权衡第 45 题如果训练大模型时显存不够，你会用哪些技术缓解？ 考察显存优化技术全景和适用场景的判断第 46 题在前端项目中，如何利用大模型实现自然语言输入校验？请说明你的设计方案与边界。 考察前端结合大模型做自然语言校验的设计思路与风险意识第 47 题你们的大模型是从零训练还是基于开源模型微调的？请说明选型理由。 考察对模型选型、训练成本与效果平衡的理解第 48 题对LLM4Rec的后续迭代方向有什么见解？ 考察对推荐系统与大型语言模型结合的前沿理解及技术规划能力第 49 题大模型SFT(监督微调)解决不了业务问题吗?为什么还要引入强化学习。强化学习主要解决业务中的什么问题 考察对SFT与强化学习在大模型训练中分工及业务价值差异的理解第 50 题在实际项目中，你们选择微调大模型还是调用大模型API时，是如何评估计算成本和必要性的？ 考察大模型技术选型时对成本与收益的权衡能力第 51 题如果不扩充知识库/知识点，你还有哪些方法可以降低幻觉率？ 考察除RAG之外的其他幻觉缓解手段与思考深度第 52 题文本描述的推理总结选用什么LLM基座？原因是什么？ 考察对LLM基座选型的理解、推理与总结任务特点的匹配及技术权衡第 53 题如何解决大模型生成SQL存在假字段的问题？ 考察对大模型生成SQL幻觉问题的理解与工程化处理能力第 54 题在这些大模型工具中，你觉得哪一个更好，为什么？ 考察候选人的工具评估能力与判断依据第 55 题大模型对业务解决问题的能力相对传统方式有什么优势？ 考察对大模型能力边界、适用场景及与传统方法对比的理解第 56 题使用垂类大模型主要解决什么问题？相比通用大模型有何优势？ 考察对垂类大模型价值定位与场景适配的理解第 57 题请以“降低中文长文本问答幻觉、提升金融合规问答准确率为目标，设计一份数据交付方案（含数据类型/配比、规模与里程碑、验收口径与离线评测）。可结合混元在中文、推理等场景定位来阐述为何这样配比。 考察数据驱动的大模型微调方案设计能力，包括数据配比、规模规划、验收评测与业务目标对齐第 58 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的质量？请列出你认为重要的评估维度、常用方法，并说明各自的适用场景。 考察对LLM评估维度的系统理解、方法掌握与实际适用性判断第 59 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 60 题怎么解决LLM幻觉问题？ 考察对大模型幻觉成因及系统性缓解策略的理解