互联网/IT行业面试题 · tech:llm
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 219 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 121 题影响大模型回答准确率的因素有哪些？ 考察对大模型准确性影响因素的全面理解与系统化分析第 122 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 123 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 124 题请介绍ReAct架构的核心思想及其应用价值。 考察对ReAct架构原理与价值的理解第 125 题请描述你如何进行大模型监督微调（SFT）的完整流程。 考察对大模型监督微调流程、数据构造和训练细节的理解第 126 题如果大模型出现了幻觉，该怎么办？ 考察对大模型幻觉问题的理解、排查与缓解方案第 127 题微调大模型的方法有哪些？ 考察对主流大模型微调方法的体系化理解与适用场景辨析第 128 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第 129 题你了解大模型微调吗？请说明QLoRA的原理。 考察对大模型微调方法及QLoRA技术原理的理解深度第 130 题主流LLM模型结构设计有什么特点？ 考察对现代大语言模型架构设计的理解与归纳能力第 131 题请解释什么是模型蒸馏，以及它在大模型应用中的作用。 考察对模型蒸馏概念与应用价值的理解第 132 题请描述Agent大模型验证业务的主要形态和运作方式。 考察对Agent大模型验证业务的理解与业务形态描述能力第 133 题如果将LLM推理效率优化后的方案部署到在线服务，你会如何解决线上环境特有的性能问题？ 考察将离线优化迁移到在线推理系统时的工程化与性能调优能力第 134 题在亿级用户历史数据背景下，LLM在推荐系统中有哪些典型应用方式？请结合实际场景说明。 考察LLM在推荐系统中的落地应用与工程权衡第 135 题请介绍你有道词典中英文互译或中小学生答题方向的大模型落地经验。 考察大模型在具体教育场景的落地能力与研究实践第 136 题你是否掌握大模型微调相关技术？请简要说明。 考察对大模型微调的了解程度和实际经验第 137 题请谈谈你对大语言模型微调的理解，包括其实现原理，以及你做过哪些与AI相关的实践。 考察对模型微调原理的理解深度与实际AI实践经验第 138 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第 139 题在前端项目中，如何利用大模型实现自然语言输入校验？请说明你的设计方案与边界。 考察前端结合大模型做自然语言校验的设计思路与风险意识第 140 题请说明在监督微调（SFT）中损失函数的具体计算方式，以及它与预训练阶段损失计算的异同。 考察对SFT训练目标、损失函数来源及与预训练区别的理解