AI产品经理面试100问：大模型核心技术必考点 | 程序员收藏必学

文章是AI产品经理面试指南，包含Attention、Transformer、BERT、ChatGPT等大模型核心技术面试题，以及AI产品开发相关问题。同时提供AI产品经理学习资料包，帮助零基础小白入局AI领域，掌握AI产品技能与算法原理，通过实战案例学习AI产品开发流程，适合传统产品经理转型和AI初学者。

python零基础入门小白

884人浏览 · 2025-09-15 17:53:16

python零基础入门小白 · 2025-09-15 17:53:16 发布

简介

AI产品经理面试100问

Attention(重点掌握)

1.什么是 Attention?为什么要用 Attention?它有什么作用?
2.Attention的流程是什么样的?
3.普通的Attention和Transformer的Self-attention之间有什么关系?
4.什么是Self-attention?

Transformer(重点掌握)

1.Transformer是什么，它的基本原理是什么?2.自注意力(Self-Attention)的作用是什么?它有什么优势?
3.Transformer的Encoder和Decoder分别是做什么的?
4.Multi-Head Attention是什么?它的作用是什么?
5.Transformer中的Positional Encoding是做什么的?
6.Transformer的训练过程?
7.Transformer与传统的 RNN和CNN模型有何区别?8.如何解释Transformer的注意力权重?9.Transformer在自然语言处理、计算机视觉等领域的

BERT(重点掌握)

1.BERT是什么?全称是什么?
2.BERT是如何进行预训练的?
3.BERT的优点是什么?
4.BERT的输入是什么?
5.BERT的预训练过程中是否使用了位置编码和注意力机制?
6.BERT的预训练模型有多大?
7.BERT和传统的Word2Vec、GloVe有什么区别?
8.BERT的训练策略有哪些?
9.如何微调 BERT?
10.BERT的应用场景有哪些?
11.BERT的改进和扩展有哪些?

Chatgpt(重点掌握)

1.chatgpt的训练原理(RLHF)是什么?
2.为什么 RLHF的效果这么好?
3.RLHF使用的训练数据是什么样的?
4.Chatgpt目前还有什么缺陷?

第1题 AI产品开发过程中,如何处理数据质量问题?

1、确保数据来源的多样性和准确性;
2、进行彻底的数据清洗，包括处理缺失值、异常值和错误;
3 、进行数据预处理，如标准化和特征工程;
4、通过验证和测试来监控数据质量;
5、建立数据治理流程，持续监控和改进数据质量。这些措施有助于提升A模型的性能和产品的整体质量。

第2题一款AI产品落地的过程中,产品经理的工作流程和核心职责是什么?。

在AI产品落地过程中，产品经理负责从市场调研到产品发布的全流程管理，确保产品设计符合用户需求和业务目标。核心职责包括市场分析、产品规划、团队协调、进度监控、用户反馈收集、产品迭代以及市场推广。产品经理需确保产品在技术、用户体验和商业价值之间取得平衡，推动产品成功上市并持续优化。

第3题如何处理AI技术和人工之间的平衡问题?

处理AI与人工之间的平衡，关键是找到互补点。AI擅长处理大量数据和重复性任务，而人类在创造性思维、情感交流和复杂决策方面表现更佳。因此，让A1负责数据处理和模式识别，而人类则专注于需要深度理解和情感投入的工作。这样，两者可以相辅相成，共同提升工作效率和质量。

第4题对话系统和问答系统有什么差异?

对话系统和问答系统的主要区别在于它们的交互方式和功能范围。

对话系统旨在模拟人类之间的自然对话，能够进行多轮交互，理解上下文，并处理各种话题和任务。
问答系统则专注于回答特定问题，通常是一次性交互，不需要保持对话的连贯性，主要用于知识查询和信息检索。简单来说，对话系统更像一个可以进行长时间对话的朋友，而问答系统则更像是一个快速提供答案的专家。

第5题 AI产品和普通产品有什么区别?

AI产品与普通产品的主要区别在于AI产品融入了人工智能技术，能够通过学习和分析数据来自动执行任务、提供个性化服务，并在使用过程中不断自我优化。而普通产品通常依赖于固定的程序和预设功能，不具备自我学习和适应的能力。简而言之，AI产品具有智能化、自适应和学习能力，而普通产品则更依赖于预设的规则和操作。

第6题你对大预言模型(LLM)的理解?

大预言模型(LLM)是一种先进的自然语言处理技术，它通过深度学习算法处理大量文本数据，从而能够理解和生成人类语言。这些模型通常基于大规模的神经网络，如Transformer架构，能够执行各种语言任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。LLM的核心在于其能够学习语言的复杂模式和结构，从而在没有明确编程指令的情况下，对语言进行智能处理和创造性的响应。

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