03｜ 大模型工程面试题

目录

• 大模型工程面试题介绍
• 1. 什么是大语言模型？和传统 NLP 模型有什么区别？
• 2. 讲讲 Transformer 架构基本原理？Encoder 和 Decoder 是什么？
• 3. 多头注意力（MHA）有哪些局限？MQA、GQA、Flash Attention 怎么解决？
• 4. 大模型的位置编码是干什么用的？sin/cos、RoPE、ALiBi 有什么区别？
• 5. 什么是大模型项目的分词器？原理是什么？
• 6. 大模型是怎么训练出来的？
• 7. 什么是 Scaling Law？大模型的「涌现能力」是怎么回事？
• 8. 大模型微调的方案有哪些？
• 9. 请讲一下 LoRA 技术，除了减少参数量，它还有哪些优点？
• 10. SFT 之后还有哪些 Post-Training？RLHF、DPO、GRPO、拒绝采样什么关系？
• 11. 大模型的 DPO 和 PPO 的区别是什么？
• 12. 大模型生成文本时的解码策略有哪些？贪心、Beam Search、采样分别什么时候用？
• 13. 大模型的参数：温度值、Top-P、Top-K 分别是什么？各个场景下的最佳设置是什么？
• 14. KV Cache 是什么？Prompt Caching 的原理是什么？
• 15. 大模型量化是什么？INT8/INT4/AWQ/GPTQ 怎么选？
• 16. 如何写好 Prompt？分享下 Prompt 工程实践经验？
• 17. 什么是 CoT？为啥效果好？它有什么缺点或局限性？
• 18. 大模型为什么会出现幻觉？怎么缓解？
• 19. MoE 混合专家模型是什么？DeepSeek V3、Qwen 为什么用 MoE？
• 20. 大模型部署有哪些主流方案？vLLM、TGI、llama.cpp、SGLang 实际项目里怎么选？
• 21. 大模型能力评测指标有哪些？
• 22. 对比使用过哪些主流大模型？你们项目中最终选用了哪个模型？为什么？
• 23. 为什么长上下文会出现 Lost in the Middle？上下文窗口越大越好吗？