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人工智能面试题
大模型存在哪些问题,如何解决?
人工智能面试题
更新 2026-08-05
大模型存在哪些问题,如何解决?
挚文集团
人工智能
问题拆解
技术原理
方案权衡
LLM
RAG
考察说明
考察对大模型核心局限性的认知及对应解决思路
回答思路
列举大模型的主要问题如幻觉、知识截止、推理能力有限等
针对每个问题提出对应解决方案如检索增强、微调、思维链等
能够结合具体场景说明问题与方案的匹配关系
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请介绍你参与的一个项目,说明当时采用了哪些解决方案,是否有其他解法,以及如果现在用大模型重新实现该项目,你会如何设计和优化?
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我们现在是两阶段推荐架构:第一阶段召回用的是 embedding 点积召回,第二阶段是 MLP 跟 transformer 做多目标打分。那你觉得在我们这么大规模的数据量下,如果要做 real-time re-ranking,你会在架构上怎么做 trade-off?怎么压低 latency?
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