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
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考察点
技术栈
第 161 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 162 题请结合你的实际经验，谈谈你如何使用大模型（如通义千问）辅助进行故障或问题的根因预测？ 考察候选人将大模型应用于实际运维或问题定位场景的实践能力与思考深度第 163 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 164 题请谈谈你对大模型技术发展现状与核心挑战的理解。 考察对大模型技术原理、应用趋势及局限性的认知深度第 165 题代码补全功能与提示词工程在使用目标和实现方式上有何区别？ 考察对代码补全与提示词工程在交互方式、应用场景与目标上的辨析第 166 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 167 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 168 题你了解 LangChain 吗？请说明它的工作机制。 考察框架认知、核心抽象理解与组件协作逻辑第 169 题针对大模型幻觉问题，请提出系统性的解决方案。 考察对大模型幻觉治理方法体系的掌握与整合能力第 170 题请解释大模型生成时常用的几个采样参数（如temperature、top_p、top_k）的作用，并说明它们之间的区别。 考察对大模型推理采样参数的理解与应用权衡第 171 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 172 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 173 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第 174 题讲一下大模型训练和推理的流程，SFT和RLHF的作用分别是什么？ 考察对大模型训练推理链路及对齐方法（SFT、RLHF）的理解第 175 题公司内部coding应该使用第三方的大模型吗？ 考察技术选型、安全合规与成本收益的综合权衡第 176 题在训练或微调 LLM、VLM 时，你有哪些心得？ 考察模型训练与微调的实践经验、方法论和问题排查能力第 177 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 178 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 179 题做完 SFT 后为什么还要做 RLHF？请明确说明 RLHF 能实现哪些 SFT 做不到的效果。 考察对 LLM 对齐流程中 SFT 与 RLHF 差异的理解第 180 题请谈谈你对大语言模型和生成式模型的理解，包括它们的基本原理和主要应用场景。 考察对大模型的基本认知和知识广度