人工智能面试题 · 技术选型 · BERT
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 56 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · BERT
考察点
技术栈
第 41 题LLaMA 和 BERT 相比有哪些不同？ 考察对主流预训练模型架构、训练目标和适用场景的区分能力第 42 题请说明 T5 模型与 BERT 在架构和预训练目标上的主要区别，并解释为什么在项目中可能选择 T5。 考察对两种主流预训练模型的架构设计与预训练任务差异的理解，以及结合项目背景进行技术选型的能力第 43 题请介绍您对 embedding 的理解，并举出常用的将语句转化为向量的成熟方法。 考察对 embedding 概念的理解及自然语言向量化方法的掌握第 44 题讲讲BERT和GPT的区别 考察对两类主流预训练语言模型架构与训练目标的理解第 45 题在什么场景下选择 BERT 类模型，什么场景下选择 LLaMA、ChatGLM 这类大语言模型？ 考察对编码器与解码器模型适用场景的理解和选型判断第 46 题比较一下几种常见的LLM架构，例如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder，并说明它们各自最擅长的任务类型。 考察对主流大语言模型架构的原理理解与任务适配能力第 47 题请介绍你了解的BERT模型，包括它的核心结构、预训练任务，以及它在实际应用中的适用场景。 考察对BERT模型原理的理解与实际应用意识第 48 题encoder-only、decoder-only、encoder-decoder 不同架构在实际应用的使用场景分别是什么？ 考察对三种主流 Transformer 架构特点及适用场景的理解第 49 题知不知道RAG用的Embedding和BERT的区别? 考察对嵌入模型与语言模型的理解及RAG场景下的技术选择第 50 题BERT使用什么位置编码？为何用正弦余弦函数？请介绍其他常见位置编码方式。 考察对位置编码原理和演进的理解第 51 题请介绍 BERT 模型的核心思想和主要技术特点。 考察对预训练语言模型原理与关键技术的理解第 52 题目前大模型架构有哪些？ 考察对大模型主流架构类型的掌握与分类能力第 53 题请解释主流大语言模型与传统Transformer模型在架构、训练目标和应用方式上的主要区别？ 考察对Transformer基座与大模型技术演进的系统理解第 54 题请讲解CLIP模型与BERT、ViT的区别。 考察对预训练模型架构、训练目标和应用场景差异的理解第 55 题针对你曾经处理过的具体NLP任务，你会如何对BERT进行有效的优化和微调？请结合实例说明你的策略。 考查候选人对预训练模型微调方法的实际掌握和项目经验，包括任务适配、超参数调整和效果优化。第 56 题在设计智能客服系统的场景下，面对长尾问题，你是如何利用知识库构建来应对的？请给出具体的实现流程。 考查候选人对智能客服系统中长尾问题处理的理解，以及知识库构建的实战能力。