互联网/IT行业面试题 · 方案权衡 · LLM
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 80 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 21 题针对模型幻觉有什么手段？ 考察对大模型幻觉原因的理解及系统性缓解方法第 22 题当输入超过模型上下文长度时，有哪些主流解决方案？（如滑动窗口、压缩、摘要） 考察对长上下文处理技术的理解与权衡第 23 题若你参与过大模型的本地化部署，请对比本地部署与Web API、人工处理在数据处理结果上的差异。 考察对模型部署方式、结果质量与适用场景的理解及经验第 24 题请简述大模型微调的常见方法（如全量微调、LoRA、QLoRA）及其适用场景。 考察对大模型微调技术栈的理解及场景化选型能力第 25 题在企业落地场景中，通用大模型和垂类小模型哪个更适合？请结合具体考量因素说明。 考察候选人基于企业实际需求进行技术选型和方案权衡的能力第 26 题假设我们有一个效果很好的70B大模型，但因为太大太慢，没法直接上线。请列举并比较主要的模型压缩方法比如剪枝和量化，说明各自的优缺点。 考察对大模型压缩核心方法的理解与权衡能力第 27 题LLM4Rec对比传统搜推带来了哪些收益？ 考察对基于大语言模型的推荐方法与传统搜索推荐在收益层面的理解第 28 题请说明大模型在推荐系统中用于物品特征构建时的工作原理和典型方法。 考察对大模型赋能物品特征表征的理解和落地能力第 29 题如何评估一个大型语言模型的实际效果？ 考察候选人设计评估体系的能力和工程化思维第 30 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 31 题请解释GQA（分组查询注意力）和MLA（多头潜在注意力）等注意力机制的结构及其在LLM中的作用。 考察对前沿注意力机制原理的理解及在LLM中的应用第 32 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 33 题如果让你用大模型解决数学推理问题，你会采用哪些主要方法和策略？ 考察对大模型数学推理技术路线与工程实践的掌握第 34 题你了解大模型幻觉吗？请说明产生原因以及如何缓解大模型幻觉。 考察对大模型幻觉的理解深度与系统性缓解策略第 35 题如何提升大模型上下文长度的token处理能力？ 考察对模型上下文窗口扩展技术和相关优化策略的理解第 36 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 37 题请谈谈你对图神经网络（GNN）与大型语言模型（LLM）结合的理解，包括结合的必要性、典型方法以及潜在挑战。 考察对GNN与LLM结合的技术背景、方法路径与难点认知第 38 题请谈谈你如何看待AI与游戏结合的方式，可以举例说明你认可的应用场景。 考察对AI在游戏领域应用的理解与视野第 39 题请概述大模型后训练的典型流程，并说明各阶段的作用与相互关系。 考察对大模型后训练整体流程及各阶段目标的理解第 40 题在实际应用中，如何提高大模型（LLM）的推理效率和工作效率？请提出你的优化思路。 考察对大模型推理与工作流优化的理解与系统性思维