阿里巴巴面试题 · 技术选型 · LLM
阿里巴巴相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2826 道真题 · 当前筛选命中 10 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题LLM学习到的表征怎么跟推荐任务对齐？ 考察对LLM与推荐系统结合时表征对齐的理解和方案设计第 2 题有哪些缓解大语言模型幻觉的工程方法？ 考察针对幻觉问题的实际解决手段与权衡第 3 题长上下文（long context）是当前大语言模型的研究热点，你知道有哪些方法可以解决或缓解长上下文问题？ 考察对长上下文技术方案的系统理解与广度第 4 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 5 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 6 题请介绍一下你对大型语言模型微调（Fine-tuning）的理解，包括其目的、常用方法以及适用场景。 考察对模型微调技术原理、常用方法的掌握及场景判断能力第 7 题比较BPE、WordPiece和Unigram等主流分词算法的主要差异。 考察对不同分词算法的原理和适用场景的理解第 8 题当使用不常见语言或领域术语时,分词效果不佳如何应对? 考察对分词局限性的理解及实际处理策略第 9 题假设我们是做电商的，你觉得可以怎么用大语言模型来解决我们的一些实际业务问题？ 考察对LLM能力边界和电商业务场景的理解与方案设计能力第 10 题微调和RAG的优劣势分别是什么 考察对大语言模型应用中微调与RAG两种主流方法的技术理解与适用场景判断