互联网/IT行业面试题 · 技术原理 · tech:llm
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 160 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:llm
考察点
技术栈
第 121 题请谈谈你对大模型技术发展现状与核心挑战的理解。 考察对大模型技术原理、应用趋势及局限性的认知深度第 122 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第 123 题你了解 LangChain 吗？请说明它的工作机制。 考察框架认知、核心抽象理解与组件协作逻辑第 124 题请解释大模型生成时常用的几个采样参数（如temperature、top_p、top_k）的作用，并说明它们之间的区别。 考察对大模型推理采样参数的理解与应用权衡第 125 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的质量？请列出你认为重要的评估维度、常用方法，并说明各自的适用场景。 考察对LLM评估维度的系统理解、方法掌握与实际适用性判断第 126 题Reference-based 与 Ground truth-based 评估有什么区别？ 考察对两类 LLM 评估基准的理解与适用场景第 127 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第 128 题讲一下大模型训练和推理的流程，SFT和RLHF的作用分别是什么？ 考察对大模型训练推理链路及对齐方法（SFT、RLHF）的理解第 129 题在训练或微调 LLM、VLM 时，你有哪些心得？ 考察模型训练与微调的实践经验、方法论和问题排查能力第 130 题请解析RLHF（基于人类反馈的强化学习）的对齐流程，并说明各步骤的作用。 考察对RLHF核心流程的理解及其在模型对齐中的作用第 131 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 132 题做完 SFT 后为什么还要做 RLHF？请明确说明 RLHF 能实现哪些 SFT 做不到的效果。 考察对 LLM 对齐流程中 SFT 与 RLHF 差异的理解第 133 题请谈谈你对大语言模型和生成式模型的理解，包括它们的基本原理和主要应用场景。 考察对大模型的基本认知和知识广度第 134 题如何提升大语言模型的预测准确率？请说明可采用的策略及适用场景。 考察对大模型准确率优化方法及其适用边界的理解第 135 题为什么现在大模型输入和输出价格不一样？ 考察对LLM定价机制和算力成本结构的理解第 136 题请说明如何评估LLM生成内容的质量，并分别针对摘要、推理和生成能力设计评估方法。 考察对LLM能力评估维度和评估方法论的掌握第 137 题请解释大模型生成参数 temperature、top_k 和 top_p 的作用，以及它们如何影响生成结果。 考察对大模型采样策略的理解和参数调优能力第 138 题请谈谈你对多模态和大模型技术的了解。 考察对多模态与大模型基础概念的掌握及技术理解深度第 139 题有一些LLM支持超长上下文，怎么做到的？ 考察对超长上下文实现机制的深入理解与关键技术取舍第 140 题目前LLM领域关注到哪些最新进展？ 考察对LLM领域前沿动态的持续跟踪与理解深度