人工智能行业面试题 · 技术原理 · tech:llm
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共 6000 道真题 · 当前筛选命中 20 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 1 题谈一谈大模型完整训练过程及每一阶段的作用。 考察对大模型训练流程的整体理解及各阶段目标第 2 题请解释大模型推理时温度（temperature）参数的作用，并说明调整它对生成结果的影响。 考察对大模型采样机制中温度参数的理解及其对输出多样性与稳定性的影响第 3 题为什么现在大家都在关注大模型的推理能力（Reasoning）？ 考察对大模型技术趋势、推理能力价值和应用场景的理解第 4 题大模型训练中，学习率一般设置为多少？ 考察对常用学习率范围及选择依据的了解第 5 题解释Reflexion原理 考察对大语言模型智能体自我反思与迭代改进机制的理解第 6 题在大模型训练中，学习率的作用是什么？如何理解？ 考察对学习率本质及训练动态影响的理解第 7 题你了解大模型和人工智能吗？平时通过哪些途径获取最前沿的知识？ 考察对大模型和人工智能基础认知及持续学习能力第 8 题针对大模型训练数据集，如何系统性地提升数据质量？ 考察大模型数据集质量维度和提升方法第 9 题请具体说明在大型语言模型应用中，缓解模型幻觉的常用方法有哪些？ 考察对LLM幻觉成因及主流缓解策略的理解与应用第 10 题prefill阶段有没有办法加快KV cache的生成？ 考察对LLM推理prefill阶段性能优化的理解第 11 题请阐述处理大语言模型长上下文问题的常见方法有哪些？ 考察对LLM长上下文技术方案的掌握与工程权衡第 12 题有哪些decode采样方法 考察对LLM解码策略的理解和区分第 13 题使用大模型进行测试的过程中，如果测试数据比较敏感，安全性如何保障？有哪些措施？ 考察敏感数据处理与AI测试中的安全设计第 14 题大模型训练的超参数选择需要考虑哪些方面？ 考察对超参数作用及选择逻辑的理解第 15 题请谈谈你对大模型智能体的了解。 考察对大模型智能体核心概念、技术组成与应用场景的理解第 16 题prompt之间的token是否是有依赖的,是否可以并行? 考察对LLM推断过程中token生成顺序和并行性的理解第 17 题大模型推理分为哪些阶段？ 考察对大模型推理流程的宏观理解与阶段划分能力第 18 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 19 题请从技术角度评估大语言模型生成响应的速度受到哪些因素影响，并结合实际场景提出优化思路。 考察对LLM推理性能影响因素的理解与优化方法第 20 题请列举大语言模型常见的微调方法，并说明各自的适用场景。 考察对模型微调方法的掌握程度及其适用场景的理解