专业服务行业面试题 · 技术原理 · tech:llm
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 75 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:llm
考察点
技术栈
第 21 题请谈谈你对大模型安全攻防的理解，包括针对大语言模型本身的渗透测试、针对大模型训练与部署平台的测试，以及 LLM 相关的 OWASP Top 10 风险。 考察对大模型安全领域知识广度、深度及工程实践理解第 22 题如何优化意图识别模型中大语言模型的输出格式不稳定问题？ 考察对LLM输出格式控制方法的理解及工程实践第 23 题请介绍你对大模型（Large Language Model）的了解，并解释什么是大模型。 考察基础知识掌握程度与概念表达能力第 24 题大模型是直接生成文件还是生成文本？ 考察对大模型输入输出机制的理解第 25 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 26 题请从技术角度分析大模型（如ERNIE模型）在代码生成场景下的应用优势，并提出一个优化策略以解决复杂问题。 考察对LLM代码生成技术原理的理解及优化方法第 27 题大模型常用的位置编码有哪些？各自的优缺点是什么？ 考察对位置编码机制的理解、对比与适用场景判断第 28 题减少大模型幻觉，你用过哪些方法？ 考察对幻觉成因的理解及系统性缓解方法第 29 题请谈谈你在大模型或AI工具方面的使用经验，以及你对大模型技术的理解。 考察候选人对AI工具的实际应用能力及对大模型核心原理的理解深度第 30 题在LLM训练中，为什么要先进行SFT微调，再进行RL（如RLHF）对齐？ 考察对SFT与RL阶段作用与先后次序的深入理解第 31 题什么是大模型幻觉现象？请分析其产生原因及业内常见的缓解方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及工程缓解手段的掌握第 32 题什么是大模型的幻觉，如何缓解？ 考察对大模型幻觉概念的理解和实用缓解策略第 33 题你认为现在大模型对企业中开发的价值是什么？ 考察对大模型在开发场景中实际价值的理解和判断第 34 题什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题？ 考察对大模型幻觉概念的理解与工程化缓解手段第 35 题请描述大模型训练的一般完整流程。 考察对LLM训练管线各阶段的整体认知第 36 题大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。 考察对大模型生成重复问题的原因理解与解决方法的掌握第 37 题平常怎么用大模型的？ 考察候选人将大模型融入日常开发或工作流中的实践与思考第 38 题请介绍ReAct架构的核心思想及其应用价值。 考察对ReAct架构原理与价值的理解第 39 题请介绍RAG（检索增强生成）技术的最新进展，并谈谈你对其发展趋势的看法。 考察对RAG前沿技术的了解、信息更新能力和技术趋势分析第 40 题请介绍你参与的大模型相关项目，并说明你在模型微调方面的具体工作和经验。 考察大模型项目经验与微调技术的实践理解