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人工智能面试题 · LLM

人工智能相关岗位面试题。

共 11389 道真题 · 当前筛选命中 332 道 · 更新 2026-08-05

筛选题目已选：LLM

第 121 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问题拆解技术原理LLM 第 122 题请说明大模型幻觉问题的成因及常见解决方法。考察对大模型幻觉现象的理解与工程对策技术原理技术选型LLM 第 123 题你们的大模型是从零训练还是基于开源模型微调的？请说明选型理由。考察对模型选型、训练成本与效果平衡的理解技术选型方案权衡LLM 第 124 题在模型微调或训练过程中，你们如何评估效果并迭代优化？考察训练评估闭环与迭代优化能力数据驱动问题排查LLM 第 125 题什么是大模型的幻觉，如何缓解？考察对大模型幻觉概念的理解和实用缓解策略风险判断技术原理问题排查LLM 第 126 题对目前LLM领域的最新进展一直在关注吗？考察候选人对LLM领域的持续学习和知识更新能力持续改进自我认知LLM 第 127 题2 LLM有哪些评价指标？考察对大型语言模型评估体系的理解与分类能力技术原理方案权衡LLM 第 128 题开放题:我看你也做了这么多 LLM 的事情,你怎么看待 LLM 的发展? 考察对 LLM 技术趋势、应用落地与个人认知的深度理解业务理解持续改进自我认知LLM 第 129 题你用过哪些大模型微调方式？请简述 LoRA 微调的原理。考察对大模型微调方法的熟悉程度及对 LoRA 核心机制的理解技术原理技术选型LLMLoRA 第 130 题平常训练或者微调 LLM 或 VLM，有什么感受？考察对大型模型训练或微调的实际体验、方法论理解与问题处理能力持续改进项目复盘问题排查LLM 第 131 题如果训练大模型时显存不够，你会用哪些技术缓解？考察显存优化技术全景和适用场景的判断性能优化技术选型方案权衡LLM 第 132 题在微调大语言模型时，如何选择合适的损失函数？考察对微调任务类型与损失函数匹配的理解技术原理技术选型LLM 第 133 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性能优化技术原理方案权衡LLM 第 134 题请探讨单个大型语言模型（LLM）能否独立帮助用户完成一次完整的行程规划，包括预订交通和酒店票务。评估对LLM能力边界、工具调用和系统设计的理解风险判断系统设计技术选型LLM 第 135 题介绍一下大语言模型中的知识蒸馏，它如何用于压缩模型体积？考察对大语言模型知识蒸馏原理及其在模型压缩中作用的理解技术原理技术选型LLM 第 136 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问题拆解技术原理LLM 第 137 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性能优化技术原理技术选型LLM 第 138 题请谈谈你对大语言模型的基本了解，包括其主要特点和应用场景。考察对AI基础概念的认知及表达能力业务理解技术原理LLM 第 139 题相比单个大型语言模型 Agent，多个 LLM Agent 协同工作有哪些优势？考察对多智能体协作价值与分工优势的分析能力系统设计技术选型方案权衡LLM 第 140 题CLIP的对比学习中的Temperature和LLM解码器中的Temperature是同一个概念吗？考察对两种不同场景下Temperature参数的理解与区分技术原理技术选型LLM