淘天集团面试题 · 问题拆解 · LLM
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共 2775 道真题 · 当前筛选命中 7 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题请谈谈你对图神经网络（GNN）与大型语言模型（LLM）结合的理解，包括结合的必要性、典型方法以及潜在挑战。 考察对GNN与LLM结合的技术背景、方法路径与难点认知第 2 题LLM训练的时候为什么warmup？ 考察对学习率调度、训练稳定性和优化器行为的理解第 3 题请解释大语言模型推理时的采样参数 temperature、top-k 和 top-p 各自的作用，并说明它们对生成结果的影响。 考察对 LLM 解码阶段采样策略的理解与应用第 4 题如何评估一个代码生成模型的能力？ 考察对代码模型评测维度与方法的理解第 5 题平时使用大模型时传入的超参数有哪些？它们分别有什么作用，又是如何影响模型回答的？ 考察对大模型推理阶段超参数的理解及应用能力第 6 题你了解大模型有哪些应用场景吗？ 考察对大模型实际应用和市场趋势的理解广度与深度第 7 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