面试指南
这个专题主要解决面试准备问题，适合在拿到面试邀请后快速补齐自我介绍、项目复盘、常见追问和临场表达。
推荐阅读顺序：先看本专题里最贴近你目标岗位的文章，再对照文章里的关键词、案例表达和投递动作改自己的简历，最后回到工具页做一次 ATS 和内容完整度自检。
如果你正在准备AI大模型方向的面试，训练微调框架（如 Megatron、DeepSpeed、LLaMA-Factory、ms-swift）几乎是绕不开的必考内容。这些框架各有侧重，面试官往往不仅问用法，更关心你对原理、差异和实际选型的理解。...
如果你正在准备AI大模型方向的面试，或者刚入门模型微调，大概率会遇到两个名字：**LLaMA-Factory** 和 **ms-swift**。面试官常常拿它们出来提问，不是想让背参数，而是想看你对工具选型、场景判断和落地效率的理解
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，那么“Megatron”和“DeepSpeed”几乎是绕不开的两个名字。很多候选人会先花大量时间背诵两者的技术细节，但更关键的是：面试官真正想考察的不是你背了多少参数，而是你是否理解
## AI大模型面试题：SFT指令数据集构建如何高效准备？ 如果你正在准备AI大模型领域的面试，**SFT指令数据集构建**几乎是一个绕不开的考点。直接给出结论：面试官真正考察的不是你能不能背诵论文里的定义，而是你是否
如果你正在准备AI大模型相关的面试，一定遇到过这样的问题——面试官问起“微调过程中模型重复生成相同内容怎么办”，或者要求你现场分析一个“复读机”现象。别慌，这其实是面试中很常见的考察点。关键在于，它不是
如果你正在准备AI大模型相关的算法岗面试，几乎一定会遇到一个组合题：灾难性遗忘和微调。很多人会先想到背概念，但面试官真正想看的是——你有没有在实际场景中理解过这个问题，以及有没有自己的解决思路。更直接地
如果面试官问你“在做大模型微调时，你用全量微调还是LoRA？为什么？”你可以直接回答：没有绝对的对错，核心取决于资源、任务和数据规模。对绝大多数工业落地场景来说，LoRA 以及更广泛的 PEFT（参数高效微调）方法
## AI大模型面试题：多任务微调 Loss 平衡，到底该怎么答？ 如果你在准备 AI 算法岗面试，大概率会遇到这样一道题：**多任务学习中，如果不同任务的 Loss 量级相差很大，你会怎么做 Loss 平衡？** 这道题不仅考察你
如果你正在准备AI算法岗面试，一定会遇到这个高频题：**请解释Adapter微调的原理**。直接说结论：Adapter微调是参数高效微调（PEFT）的一种，通过在预训练模型中插入少量可训练的小型神经网络模块（Adapter）来适配
如果你正在准备AI大模型相关的技术面试，**Prompt Tuning**和**P-Tuning**几乎是绕不开的必考点。直接给结论：面试官考察这两个概念，核心是想确认你**是否真正理解参数高效微调的本质**，以及**在实际项目中能否选
如果你正在准备AI大模型相关岗位的面试，“LoRA微调效果验证”几乎是绕不开的高频题。面试官问这个问题，不光想知道你用过LoRA，更想看你有没有系统性的验证逻辑——也就是，你如何判断微调到底有没有用、哪里需要改
如果只说结论，**QLoRA与NF4双重量化**是大模型面试中的高频考点，它本质上是参数高效微调（LoRA）与模型量化（NF4）的结合，同时通过双重量化进一步压缩显存占用。对求职AI大模型岗位的候选人来说，先理解“为什么
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