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 61 题如果客服系统需要自动回复用户咨询，如何通过大模型实现智能问答？ 考察大模型在客服场景中的应用设计与工程落地能力第 62 题对比大语言模型的增量推理和传统推理方式，增量推理的优势和实现难点是什么？ 考察对大模型推理机制的理解及工程优化能力第 63 题介绍一下大语言模型中的知识蒸馏，它如何用于压缩模型体积？ 考察对大语言模型知识蒸馏原理及其在模型压缩中作用的理解第 64 题请解释大语言模型中Tokenization的基本原理和流程。 考察对Tokenization概念、流程及作用的理解第 65 题介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？ 考察对注意力机制原理的理解及多头设计价值的掌握第 66 题目前对“涌现能力”现象的研究有哪些主要发现？ 考察对大语言模型涌现能力研究进展的了解第 67 题常见的大模型，或者说VLM（视觉语言模型）这块的模型，了解过哪些？ 考察对大模型和视觉语言模型生态的广度认知与理解深度第 68 题请列举大语言模型评测中常用的基准数据集，并说明其特点。 考察对大语言模型主流基准数据集及适用范围的了解第 69 题怎么让大模型自动生成测试用例 考察对基于大模型的测试用例生成流程、输入设计与质量把控的理解第 70 题你用过哪些大模型微调方式？请简述 LoRA 微调的原理。 考察对大模型微调方法的熟悉程度及对 LoRA 核心机制的理解第 71 题介绍一下大语言模型的RAG？ 考察对RAG架构、核心流程和应用价值的理解第 72 题请谈谈大语言模型在推荐系统中有哪些典型应用场景，以及它们分别解决了什么问题。 考察对大模型与推荐系统结合的技术原理、应用场景及方案权衡的理解第 73 题如何设计选择调用哪一个工具或函数的策略？ 考察工具选择的决策机制和设计考虑第 74 题请介绍MLA（Multi-head Latent Attention）及其与KV Cache的关系。 考察对大模型注意力机制优化和推理缓存机制的理解第 75 题在LLM训练中，你是如何构造数据集来训练奖励模型或使用DPO的？ 考察数据集构造方法及其对训练稳定性的影响第 76 题如何设计一个高质量的Prompt来引导大语言模型完成指定任务？ 考察对大模型Prompt设计原则、结构化和迭代优化的理解第 77 题请谈谈你对大语言模型的了解，包括其基本原理和主流应用场景。 考察对大模型基础概念、工作原理和应用场景的理解深度第 78 题请解释Grouped-Query Attention（GQA）的原理及其实现方式。 考察对GQA机制原理和高效实现的理解第 79 题怎么保证预训练数据的质量？ 考察对大模型预训练数据质量控制策略和工程实践的理解第 80 题请介绍一次你微调大模型的经历，并讲讲你的实践过程。 考察候选人大模型微调的实际经验、技术选型与问题解决能力