人工智能面试题 · 技术选型 · PyTorch
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 32 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · PyTorch
考察点
技术栈
第 1 题讲解Transformer结构时，通常使用哪些深度学习训练框架？ 考察对Transformer实现与主流深度学习框架的熟悉程度第 2 题在训练 DPO（Direct Preference Optimization）模型时，你通常会选择哪些主流的机器学习或深度学习库？请说明理由。 考察对 DPO 训练相关技术栈的了解及工具选型能力第 3 题在大模型微调过程中，你通常使用哪些框架？请结合你的实际项目说明选择理由。 考察对大模型微调常用工具链的掌握及选型逻辑第 4 题请描述将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式的完整流程，并说明转换过程中可能遇到的难点及应对方法。 考察模型导出流程的掌握程度与对算子兼容性等实际问题的处理能力第 5 题你熟悉哪些深度学习框架？请从中选一个介绍其特点和使用经验。 考察深度学习框架的掌握广度、对框架特性的理解及实际应用能力第 6 题给定包含大量（大于1000个）类别的图像数据，各类别图像数量充足，要求在一周之内训练出一个分类模型，使得各类别的准确度尽可能高，如何设计方案？ 考察大规模多类别图像分类的系统设计、工程权衡与快速迭代能力第 7 题请介绍二元交叉熵损失函数 BCELoss 的计算公式及其含义。 考察对分类损失函数数学原理的理解第 8 题DataLoader和Dataset的区别是什么？ 考察PyTorch数据加载流程中Dataset与DataLoader的分工与协作机制第 9 题请介绍 PyTorch 2.0 的主要特性，并说明这些特性带来的实际影响。 考察对 PyTorch 2.0 关键技术特性的理解及其实际应用影响第 10 题模型微调是在什么环境下训练的？ 考察对深度学习训练环境的理解第 11 题请介绍几种常用的模型剪枝方法，并说明各自的原理和适用场景。 考察对模型剪枝技术的理解深度、方法对比与适用性判断第 12 题请比较TensorFlow和PyTorch在模型开发、调试和部署方面的主要差异。 考察深度学习框架选型与实际使用经验第 13 题请介绍模型量化算法的基本原理、常见的量化方法（如 PTQ 和 QAT）以及改进方向。 考察对模型量化核心概念、PTQ 与 QAT 差异及演进方向的系统性理解第 14 题请介绍你对 DeepSpeed 的理解，包括其核心功能和典型应用场景。 考察对分布式训练优化框架的了解程度第 15 题DeepSpeed的ZeRO优化器在不同阶段（Stage 1、2、3）分别能节省哪些显存？各阶段的主要区别是什么？ 考察对分布式训练显存优化原理的理解第 16 题是否了解不同的模型框架？ 考察候选人对常用模型框架的掌握广度和理解深度第 17 题你是否了解 Hugging Face 的 accelerate 库？请简要说明其用途和主要功能。 考察对特定工具 accelerate 的熟悉程度和理解能力第 18 题LN（Layer Normalization）和BN（Batch Normalization）的区别，以及为什么CV中常用BN、NLP中常用LN？ 考察对归一化方法原理的理解及在不同任务场景下的适用性分析第 19 题请说明DeepSpeed ZeRO Stage 1、2、3之间的区别，以及在何种场景下更适合使用PyTorch FSDP。 考察对分布式训练显存优化技术的理解与选型能力第 20 题请介绍你了解的深度学习优化器，包括它们的工作原理、适用场景和优缺点。 考察对优化算法原理的理解、对比分析能力和实际选型意识