字节跳动面试题 · LLM
字节跳动相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 3252 道真题 · 当前筛选命中 29 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LLM
考察点
技术栈
第 21 题你了解哪些生成式推荐的论文？ 考察对生成式推荐领域前沿研究的了解深度与广度第 22 题你认为大模型相比之前的AI技术，本质上解决了什么问题？为什么人们对它抱有这么高的期待？ 考察对大模型技术本质的理解及对行业影响的判断第 23 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的综合能力？ 考察对LLM评估方法论、指标和实际应用的理解第 24 题LoRA 与全参数微调的核心区别是什么？在显存占用和训练效率上各有什么优劣？ 考察对 LoRA 原理及其在资源效率上相对全参数微调优势的理解第 25 题微调大语言模型通常有哪几种方式？各有什么适用场景和优缺点？ 考察对主流大模型微调方式的体系化认知与场景判断第 26 题一个用户搜索“周末去北京哪里玩”。传统的搜索会返回一个视频列表。如果由你来设计,你会如何利用AI大模型的能力,为这个用户提供一个“革命性的、而非“改良性”的搜索体验? 考察对AI大模型赋能搜索产品进行颠覆性创新的设计与表达能力第 27 题请谈谈你对大语言模型的了解，并说明强化学习在该领域的应用。 考察对大模型基础和强化学习应用的整体认知第 28 题请讲一讲GRPO的原理、优劣以及后续改进方向。 考察对GRPO算法原理、优劣对比及后续改进的综合理解第 29 题代码补全功能与提示词工程在使用目标和实现方式上有何区别？ 考察对代码补全与提示词工程在交互方式、应用场景与目标上的辨析