大模型工程面试题

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题目目录

23 道原题
  1. 什么是大语言模型?和传统 NLP 模型有什么区别?

    原题
  2. 讲讲 Transformer 架构基本原理?Encoder 和 Decoder 是什么?

    原题
  3. 多头注意力(MHA)有哪些局限?MQA、GQA、Flash Attention 怎么解决?

    原题
  4. 大模型的位置编码是干什么用的?sin/cos、RoPE、ALiBi 有什么区别?

    原题
  5. 什么是大模型项目的分词器?原理是什么?

    原题
  6. 大模型是怎么训练出来的?

    原题
  7. 什么是 Scaling Law?大模型的「涌现能力」是怎么回事?

    原题
  8. 大模型微调的方案有哪些?

    原题
  9. 请讲一下 LoRA 技术,除了减少参数量,它还有哪些优点?

    原题
  10. SFT 之后还有哪些 Post-Training?RLHF、DPO、GRPO、拒绝采样什么关系?

    原题
  11. 大模型的 DPO 和 PPO 的区别是什么?

    原题
  12. 大模型生成文本时的解码策略有哪些?贪心、Beam Search、采样分别什么时候用?

    原题
  13. 大模型的参数:温度值、Top-P、Top-K 分别是什么?各个场景下的最佳设置是什么?

    原题
    完整原题

    KV Cache 是什么?Prompt Caching 的原理是什么?

    原题
  14. 大模型量化是什么?INT8/INT4/AWQ/GPTQ 怎么选?

    原题
  15. 如何写好 Prompt?分享下 Prompt 工程实践经验?

    原题
  16. 什么是 CoT?为啥效果好?它有什么缺点或局限性?

    原题
  17. 大模型为什么会出现幻觉?怎么缓解?

    原题
  18. MoE 混合专家模型是什么?DeepSeek V3、Qwen 为什么用 MoE?

    原题
  19. 大模型部署有哪些主流方案?vLLM、TGI、llama.cpp、SGLang 实际项目里怎么选?

    原题
  20. 大模型能力评测指标有哪些?

    原题
  21. 对比使用过哪些主流大模型?你们项目中最终选用了哪个模型?为什么?

    原题
  22. 为什么长上下文会出现 Lost in the Middle?上下文窗口越大越好吗?

    原题