电商行业面试题 · 技术原理 · LLM
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 65 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · LLM
考察点
技术栈
第 41 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 42 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 43 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 44 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 45 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 46 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 47 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第 48 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 49 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 50 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 51 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 52 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 53 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 54 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 55 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 56 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 57 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 58 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 59 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 60 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