专业服务行业面试题 · 方案权衡 · LLM
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 41 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 21 题在微调 LLM 时，不同类别的训练数据配比是如何设置的？对效果有何影响？ 考察数据配比设计与调优能力第 22 题你之前实习中做过竞品分析，那么如何对大模型的特定功能进行竞品分析？ 考察对大模型功能竞品分析的框架、方法与深度第 23 题如何评估大模型回答的效果？ 考察对大模型评估方法论、指标和实际应用的理解第 24 题你们每次检测时大概调用几次大模型？ 考察对单次业务流程中调用次数的理解第 25 题请详细讲解大模型在意图识别任务中的应用方法与关键环节。 考察对大模型意图识别原理、流程与工程细节的系统理解第 26 题用大模型对 item 做语义 Embedding 有什么缺点？ 考察对大规模语义向量化方案的局限性和工程权衡的理解第 27 题请解释大模型幻觉问题，并说明常见的缓解策略。 考察对大模型幻觉现象的成因理解与工程应对能力第 28 题在设计大模型 Agent 时，工具集应采用动态加载还是静态加载？请说明各自适用场景、优缺点及你的选择依据。 考察对大模型 Agent 工具管理机制的理解与设计权衡能力第 29 题大模型怎么解决用户兴趣漂移的问题？ 考察对动态用户建模与推荐系统更新的理解第 30 题LLM推理时有哪些采样参数设置（如top-k、top-p），一般如何调整？ 考察对大模型推理采样机制的理解及调参实践的掌握第 31 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 32 题如何确保大模型输出内容的一致性？ 考察对大模型输出不稳定性来源的理解以及系统层面的一致性保障手段第 33 题如何解决大模型的灾难性遗忘问题？ 考察对灾难性遗忘解决策略的知识广度与实现认知第 34 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 35 题大模型幻觉出现的原因有哪些？有什么解决方法？ 考察对大模型幻觉成因的理解及工程化解法第 36 题您是否考虑对大语言模型进行微调？请谈谈您的看法和考虑因素。 考察对大语言模型微调技术的理解、适用场景与权衡能力第 37 题请解释RAG（检索增强生成）技术的原理，以及它解决了什么问题。 考察对RAG核心机制的理解及其针对大模型痛点的价值第 38 题请分析大模型幻觉产生的主要原因，并简述如何通过技术手段缓解幻觉现象。 考察对大模型幻觉成因的理解及缓解方法的掌握第 39 题如何优化一个针对大语言模型的提示词（Prompt）？ 考察对大语言模型交互、提示词工程和迭代优化的理解第 40 题这些大模型在结构上有哪些主要差异？ 考察对Transformer架构演化及模型结构差异的理解深度