大厂AI岗位面试真题总结

内容涵盖了从 LLM/VLM 核心理论，到 RAG/Agent 应用开发，再到 RLHF 对齐技术和模型/Agent 评估等全链路技术栈。所有问题均整理自多次线上技术面试的真实经历。

【使用建议】本文为面试题总结。为了达到最佳效果，强烈建议先独立思考每个问题，尝试构建自己的答案，然后再对照参考答案提供的参考思路进行查漏补缺。知其然，更要知其所以然。直接背诵是效率最低的方式。

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一、大模型面试真题

1. 请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的？它为什么比 RNN 更适合处理长序列？

2. 什么是位置编码？在 Transformer 中，为什么它是必需的？请列举至少两种实现方式。

3. 请你详细介绍ROPE，对比绝对位置编码它的优劣势分别是什么？

4. 你知道MHA，MQA，GQA的区别吗？详细解释一下。

5. 请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。

6. 什么是Scaling Laws？它揭示了模型性能、计算量和数据量之间的什么关系？这对LLM的研发有什么指导意义？

7. 在LLM的推理阶段，有哪些常见的解码策略？请解释 Greedy Search, Beam Search, Top-K Sampling 和 Nucleus Sampling (Top-P) 的原理和优缺点。

8. 什么是词元化？请比较一下 BPE 和 WordPiece 这两种主流的子词切分算法。

9. 你觉得NLP和LLM最大的区别是什么？两者有何共同和不同之处？

10. L1和L2正则化分别是什么，什么场景适合使用呢？

11. “涌现能力”是大型模型中一个备受关注的现象，请问你如何理解这个概念？它通常在模型规模达到什么程度时出现？

12. 激活函数有了解吗，你知道哪些LLM常用的激活函数？为什么选用它？

13. 混合专家模型（MoE）是如何在不显著增加推理成本的情况下，有效扩大模型参数规模的？请简述其工作原理。

14. 在训练一个百或千亿参数级别的 LLM 时，你会面临哪些主要的工程和算法挑战？（例如：显存、通信、训练不稳定性等）

15. 开源框架了解过哪些？Qwen，Deepseek的论文是否有研读过，说一下其中的创新点主要体现在哪？

16. 最近读过哪些LLM比较前沿的论文，聊一下它的相关方法，针对什么问题，提出了什么方法，对比实验有哪些？

1. 多模态大模型（如VLM）的核心挑战是什么？即...

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