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 21 题请谈谈你未来3-5年的职业规划，特别是如何结合AI产品方向，比如深耕大模型或Agent在目标公司的落地。 考察候选人的职业规划清晰度与AI方向匹配度第 22 题大模型SFT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定位差异的理解，及强化学习针对的业务目标第 23 题如何实现并优化LLM的JSON结构化输出？请谈谈你的思路和注意事项。 考察对LLM结构化输出方法、约束机制及错误处理的掌握第 24 题当大模型微调后效果不理想时，你会如何系统分析并定位问题？ 考察对微调全流程的理解、问题定位方法和系统化排错能力第 25 题如何系统地学习大语言模型技术？ 考察学习路径规划、技术理解深度和自我驱动能力第 26 题请列举大模型微调的主要方法，并简要说明各自的特点。 考察对大模型微调技术体系的理解广度与基本辨析第 27 题你认为未来大模型和人类理想的合作方式应该是什么样？请结合你的实际工作或学习场景说明。 考察将大模型工具性与人类判断力结合的实际思考和场景化应用能力第 28 题LLM训练的时候为什么warmup？ 考察对学习率调度、训练稳定性和优化器行为的理解第 29 题大模型相关的学习或了解计划是什么？ 考察学习路径规划、持续学习能力和对大模型领域的了解第 30 题你有使用过大语言模型（如GPT）的经历吗？请谈谈你使用过程中的体验和感受。 考察对大语言模型的实际使用、体验理解和应用思考能力第 31 题现在的大模型如何应用到搜索检索层面？ 考察大模型在搜索检索中的技术应用与系统设计思路第 32 题在设计一个基于大语言模型的 Agent 时，你认为主要的技术难点有哪些？ 考察对 Agent 系统核心挑战的理解与结构化分析能力第 33 题LLM（大语言模型）有哪些微调方式？ 考察对大语言模型微调方法的理解和分类能力第 34 题你在做微调的时候，怎么解决遗忘的问题？ 考察对微调过程中灾难性遗忘问题的理解与应对能力第 35 题大模型数据集下都有哪些内容？ 考察对大模型训练数据组成、来源和预处理的理解第 36 题你了解哪些生成式推荐的论文？ 考察对生成式推荐领域前沿研究的了解深度与广度第 37 题你对大模型的基础原理（如 Transformer、预训练与微调）有哪些了解？ 考察对大模型核心概念的理解深度第 38 题你如何理解AI大语言模型，能否简要介绍其工作原理和应用？ 考察对AI大语言模型的基础认知和理解深度第 39 题请阐述元学习与大模型结合的技术思路和应用场景。 考察对元学习与大模型结合的技术理解与场景应用第 40 题请讲解大语言模型的基本工作原理，并阐述其核心组件。 考察对大语言模型整体架构和关键机制的理解