电商行业面试题 · 性能优化 · LLM
电商行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 10617 道真题 · 当前筛选命中 7 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题大模型在训练和推理时显存不够，有哪些优化方法？ 考察对大模型显存瓶颈的理解及训练和推理阶段优化手段的掌握第 2 题什么是大语言模型的“上下文窗口”？扩展上下文窗口对模型性能有何影响？ 考察对大语言模型上下文窗口概念的理解及其扩展带来的性能权衡第 3 题LLM重复生成内容的问题如何缓解？ 考察对LLM生成文本重复现象的成因分析与工程化解法第 4 题请介绍KV Cache的原理及其在推理过程中的作用，并谈谈常见的优化和压缩方法。 考察对大模型推理KV Cache机制的理解及优化方案的设计能力第 5 题有哪些缓解大语言模型幻觉的工程方法？ 考察针对幻觉问题的实际解决手段与权衡第 6 题对比大语言模型的增量推理和传统推理方式，增量推理的优势和实现难点是什么？ 考察对大模型推理机制的理解及工程优化能力第 7 题请列举大语言模型评测中常用的基准数据集，并说明其特点。 考察对大语言模型主流基准数据集及适用范围的了解