互联网/IT行业面试题 · tech:llm
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 219 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 181 题如何提升大语言模型的预测准确率？请说明可采用的策略及适用场景。 考察对大模型准确率优化方法及其适用边界的理解第 182 题如果让你负责一个LLM团队的资源分配，你会如何决定人力投入的重点方向？ 考察对LLM技术栈的理解、资源分配思路及优先级判断能力第 183 题为什么现在大模型输入和输出价格不一样？ 考察对LLM定价机制和算力成本结构的理解第 184 题如何缓解大模型幻觉？ 考察对幻觉抑制方案的系统性掌握第 185 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 186 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 187 题如果你只能选择一种压缩方法让70B模型快速上线，你会怎么选？请说明取舍理由。 考察在约束下做技术决策与权衡的能力第 188 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 189 题请谈谈你对多模态和大模型技术的了解。 考察对多模态与大模型基础概念的掌握及技术理解深度第 190 题有一些LLM支持超长上下文，怎么做到的？ 考察对超长上下文实现机制的深入理解与关键技术取舍第 191 题目前LLM领域关注到哪些最新进展？ 考察对LLM领域前沿动态的持续跟踪与理解深度第 192 题请谈谈你对AI产品与大语言模型（LLM）核心能力的理解，以及它们在典型应用中的价值边界。 考察对AI/LLM基本原理、能力边界及产品化价值的认知第 193 题在大模型推理阶段，KV Cache 的作用是什么？ 考察对大模型推理中缓存机制原理和性能影响的理解第 194 题请谈谈开放性问题推荐与大语言模型技术结合的设计思路。 考察将大模型应用于推荐系统场景的架构设计与权衡能力第 195 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 196 题有去了解过大语言模型原理吗？ 考察对大型语言模型基础原理的主动学习与理解深度第 197 题packing形式和"多轮对话"形式有何区别? 考察对LLM训练中序列打包与多轮对话数据处理方式的理解第 198 题当前大语言模型的推理能力达到了什么样的程度？ 考察对LLM推理能力现状、局限和评测基准的理解第 199 题请说明大模型在推荐系统中用于用户画像刻画时的工作原理和典型方法。 考察对推荐场景下用户画像构建的模型理解和方案设计能力第 200 题请解释大模型推理速度慢的主要原因，并说明如何优化。 考察对大模型推理性能瓶颈的理解及优化思路