深圳虾皮信息科技有限公司面试题 · tech:llm
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共 2768 道真题 · 当前筛选命中 9 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 题在设计基于 LLM 的检索系统时，如何更好地引入和使用 Embedding？ 考察对 LLM Embedding 的本质理解、选型与质量评估能力第 2 题请解释GQA（分组查询注意力）和MLA（多头潜在注意力）等注意力机制的结构及其在LLM中的作用。 考察对前沿注意力机制原理的理解及在LLM中的应用第 3 题请具体说明 LoRA 的原理和实现步骤。 考察对参数高效微调技术的深入理解与动手细节第 4 题针对模型幻觉有什么手段？ 考察对大模型幻觉原因的理解及系统性缓解方法第 5 题请讲解大语言模型的基本工作原理，并阐述其核心组件。 考察对大语言模型整体架构和关键机制的理解第 6 题packing形式和"多轮对话"形式有何区别? 考察对LLM训练中序列打包与多轮对话数据处理方式的理解第 7 题请列举大模型微调的主要方法，并简要说明各自的特点。 考察对大模型微调技术体系的理解广度与基本辨析第 8 题请说明 LLM 作为评判者（LLM-as-a-Judge）在哪些场景下可能失效，并解释原因。 考察对 LLM 评估方法局限性的理解与风险判断第 9 题有用过大模型吗？ 考察候选人对大模型的实际使用经验、理解深度和应用场景