聚合大模型岗位面试中的高频问题，覆盖LLM基础、训练对齐、推理服务、RAG、Agent、安全和项目落地，帮助候选人系统复习
大模型面试题页面向准备LLM、RAG、Agent、算法工程和AI应用岗位的人。面试重点通常不止概念，还会追问训练、推理、评估、安全、成本和工程落地。
建议把题目按基础原理、系统架构、项目实践和业务选型分类复习。回答时要先讲清概念边界，再结合实际项目说明为什么这样设计、有哪些风险和替代方案。
```markdown 如果你正在准备AI大模型方向的面试，大概率会遇到这样一题：请解释Encoder Only、Decoder Only、Encoder-Decoder三种架构的区别，以及它们各自适合什么场景。这道题考的不仅是记忆，更考验...
如果你正在准备AI算法岗面试，或者正在梳理大模型的基础知识，那么BERT、GPT、T5这三个模型的架构区别，几乎是所有大模型面试题中的高频考点。直接说结论：**BERT是双向编码器，擅长理解任务；GPT是单向自回归解码器，擅长生成任务；T5...
面试中遇到大模型采样策略问题，最直接的回答是：Temperature、Top-p、Top-k 是控制文本生成随机性和多样性的核心参数，它们决定了模型从候选词中选择下一个词的方式。对于求职AI大模型岗位的你来说，理解这三者的区别、协同机制以及...
如果你正在准备AI大模型相关的面试，或者对自回归和自编码语言模型感到困惑，可以直接记住一个核心判断：**自回归模型（如GPT系列）擅长生成和序列预测，自编码模型（如BERT）擅长理解和表示学习。** 搞清楚两者的本质区别、适用场景以及面试中...
对于准备AI大模型面试的候选人来说，Decoder-only架构和主流LLM（如GPT系列、LLaMA、Claude）几乎是绕不过去的核心考点。但很多人容易陷入细节而忽略框架：面试官真正想考察的不是你是否背熟了某篇论文的参数量，而是你是否理...
如果你正在准备AI大模型相关的技术面试，大概率会遇到这样一类问题：“请解释一下temperature和top_p的区别，在对话生成和代码生成场景中，你会怎么设置这些参数？” 很多候选人要么只背了概念，要么只记了默认值，但面试官真正想考察的是...
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，尤其是涉及知识库问答（QA）系统的部署与优化，那么QPS（每秒查询数）、TTFT（首token生成时间）以及A100 GPU的选型一定是绕不开的硬核知识点。很多候选人把精力花在模型原理的背诵上，却忽略了实...
如果你正在准备大模型相关岗位的面试，那么“贪婪解码”、“束搜索”、“采样”这几个词几乎一定会出现。先说结论：这三者本质上是文本生成时决定下一个词的不同策略——贪婪解码每次都选概率最高的词，束搜索维护一个候选集合并同步扩展，采样则引入随机性来...
如果只说结论，MoE（混合专家）和 Dense（稠密）模型在部署选型上，**核心不是谁更先进，而是谁更匹配你的业务场景和硬件预算**。对准备AI大模型岗位面试的求职者来说，先理解两者的架构本质、推理成本和扩展特性，再根据具体问题给出判断，比...
如果你想在大模型推理部署岗位的面试中顺利过关，那 `vLLM PagedAttention` 几乎是绕不开的核心考点。简单来说，面试官问这个问题的深层意图，不只是让你背出概念定义，而是考察你是否真正理解**大模型推理时的显存管理瓶颈**，以...
如果你正在准备AI大模型方向的面试，或者在实际落地中需要选择量化方案，GPTQ和AWQ几乎是绕不开的两个关键词。直接给结论：它们都不是万能药——GPTQ更适合离线部署、追求极致压缩的场景；AWQ在保留关键权重精度上更聪明，对在线推理更友好。...
如果只说结论，大模型量化面试（PTQ、QAT）远不是让候选人背诵“什么是量化”，而是考察你能否在部署场景中做出精准的技术判断——什么场景该用PTQ，什么场景必须上QAT，量化后精度损失如何补偿。对准备AI大模型岗位的候选人来说，先把PTQ和...
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