电商行业面试题 · LLM
电商行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 10617 道真题 · 当前筛选命中 80 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LLM
考察点
技术栈
第 41 题大语言模型在推理时出现“幻觉”现象的原因有哪些？ 考察对大语言模型幻觉成因的深入理解第 42 题请谈谈你对大模型技术的了解和应用经验。 考察对大模型基础知识的掌握及实际应用能力第 43 题结合实习经历，聊聊大语言模型在真实业务中的落地场景。 考察对大语言模型业务落地的理解及实习经验的复盘能力第 44 题为什么大模型早期强调提示工程，中期较少提及，近期又重新被重视？请分析背后的技术演进逻辑。 考察对提示工程生命周期与技术演进关联的分析能力第 45 题如果DPO后的模型效果不如SFT，你会如何分析和应对？ 考察对DPO退化问题的归因与优化策略第 46 题在大语言模型应用开发中，为什么需要对预训练生成模型进行微调？如果不对模型做微调，多大的模型能够直接满足业务需求？ 考察对微调必要性、任务适配与模型规模选择的理解第 47 题如果大模型的输入上下文窗口是4k长度，能否让它输出8k长度的内容？ 考察对模型上下文窗口与输出长度限制的理解第 48 题在DPO训练中，你遇到过不收敛的问题吗？如何排查和解决？ 考察DPO训练不收敛的排查思路与解决能力第 49 题请谈谈你对AI Agent与大模型技术的理解，以及你在这方面的实践经验。 考察对AI Agent、大模型基础原理的认知深度，以及实际项目经验第 50 题项目中的OCR是怎么做的，为什么选择用大模型来做？ 考察OCR技术方案的设计理解与选型判断第 51 题你对大模型/多模态技术在产品中的应用有什么见解？请举一个落地场景。 考察对AI技术的产品化理解、落地思考与场景筛选能力第 52 题你在这个项目中使用了LLM，但本质上它就是一个分类任务，为什么不直接训练一个专用分类模型？ 考察对LLM方案与专用模型方案在分类场景中的权衡能力第 53 题你认为当前大模型的能力上限主要受哪些因素限制？未来可能的突破方向在哪里？ 考察对大模型技术边界、局限性与发展方向的系统性理解第 54 题请结合你的实际使用经验，谈谈你了解哪些大模型产品，并从功能、性能、成本或生态等维度分析它们的优缺点。 考察对主流大模型产品的实际了解、对比分析能力及技术判断力第 55 题如何评估大语言模型的性能？请列举常见的评测指标。 考察对大语言模型性能评测指标的理解与掌握第 56 题主流 LLM 一般包含哪些架构组成？ 考察 LLM 基础架构组成与工作原理第 57 题在微调大语言模型时，如何选择合适的损失函数？ 考察对微调任务类型与损失函数匹配的理解第 58 题请介绍你在大型语言模型训练或微调方面的实践经验。 考察大模型训练微调的经验深度、方法论理解与问题解决能力第 59 题你平时如何使用AI工具，又了解哪些前沿的AI概念？ 考察对AI工具的实践应用与前沿技术认知第 60 题在你看来，目前大模型发展的上限可能在哪里？有哪些突破方向？ 考察对大模型技术边界、前沿方向的认知与判断