2025 AI大模型面试宝典：常见问题及答案，附最新大厂面试题，助你一臂之力！

在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。

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1102人浏览 · 2025-10-14 17:45:34

m0_63171455 · 2025-10-14 17:45:34 发布

前言

在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。
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1. 基础知识

问题：请简要介绍目前主流的大模型体系有哪些？

答案：
目前主流的大模型体系主要包括：

GPT系列：由OpenAI发布，基于Transformer架构的语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成能力和语言理解能力。
BERT：由Google发布，一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处理任务上取得了显著效果。
XLNet：由CMU和Google Brain发布，一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练，能够建模全局依赖关系。
RoBERTa：由Meta（原Facebook）发布，基于BERT进行改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。
T5：由Google发布，一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。

2. 训练过程

问题：大型语言模型（LLM）通常如何进行训练？

答案：
大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。

预训练：模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。
微调：为了提高性能，在特定任务或领域（例如，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。

3. 应用

问题：LLM的典型应用有哪些？

答案：
LLM有许多应用，包括但不限于：

文本创作：如写作故事、文章或剧本。
语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
文本摘要：自动提取长文本的主要内容。
问答系统：回答用户提出的问题。
情感分析：分析文本中的情感倾向。
信息检索：从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。
代码开发：辅助编程人员编写代码，甚至自动生成代码片段。

4. 挑战和前沿趋势

问题：你认为当前AI大模型面临的主要挑战是什么？

答案：
当前AI大模型面临的主要挑战包括：

计算资源：大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
数据偏见：训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果。
可解释性：大模型通常缺乏可解释性，使得人们难以理解其决策过程。
模型效率：如何在保证性能的同时提高模型的效率，减少资源消耗。

面试题笔记分享

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大模型(LLMs)基础面

1.目前主流的开源模型体系有哪些?
2.prefix LM 和 causal LM 区别是什么?
3.涌现能力是啥原因?
4.大模型 LLM的架构介绍?
大模型(LLMs)进阶面
1.llama 输入句子长度理论上可以无限长吗?
2.什么是 LLMs 复读机问题?
3.为什么会出现 LLMs 复读机问题?
4.如何缓解 LLMs 复读机问题?
5.LLMs 复读机问题
6.lama 系列问题
7.什么情况用 Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选?8.各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?
9.如何让大模型处理更长的文本?

大模型(LLMs)微调面

1.如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存?
2.为什么 SFT之后感觉 LLM傻了?
3.SFT 指令微调数据如何构建?
4.领域模型 Continue PreTrain 数据选取?5.领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力?
6.领域模型 Continue PreTrain ，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识?7.进行 SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是 Base?
8.领域模型微调指令&数据输入格式要求?
9.领域模型微调领域评测集构建?
10.领域模型词表扩增是不是有必要的?
11.如何训练自己的大模型?
12.训练中文大模型有啥经验?
13.指令微调的好处?
14.预训练和微调哪个阶段注入知识的?15.想让模型学习某个领域或行业的知识，是
应该预训练还是应该微调?
16.多轮对话任务如何微调模型?
17.微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘
是怎么回事?

大模型(LLMs)langchain面

1.基于 LLM+向量库的文档对话基础面
2.基于 LLM+向量库的文档对话优化面
3.LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理?
4.基于 LLM+向量库的文档对话思路是怎么样?
5.基于 LLM+向量库的文档对话核心技术是什么?
6.基于 LLM+向量库的文档对话 prompt 模板如何构建?
7.痛点1:文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失
2.痛点2:在基于垂直领域表现不佳
3.痛点 3:langchain 内置问答分句效果不佳问题
4.痛点 4:如何尽可能召回与 query相关的Document 问题
5.痛点5:如何让 LLM基于 query和 context
得到高质量的response
6.什么是 LangChain?
7.LangChain 包含哪些核心概念?
8.什么是 LangChain Agent?
9.如何使用 LangChain ?
10.LangChain 支持哪些功能?
11.什么是 LangChain model?
12.LangChain 包含哪些特点?

大模型(LLMs):参数高效微调(PEFT)面

1.LORA篇2.QLoRA篇
3.AdaLoRA篇
4.LORA权重是否可以合入原模型?
5.LORA 微调优点是什么?
6.LORA微调方法为啥能加速训练?
7.如何在已有 LORA模型上继续训练?
1.1 什么是 LORA?
1.2 LORA 的思路是什么?
1.3 LORA 的特点是什么?
2.1 QLORA 的思路是怎么样的?
2.2 QLORA 的特点是什么?
8.3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的?为什么需
要提示学习(Prompting)?
9.什么是提示学习(Prompting)?10.提示学习(Prompting)有什么优点?11.提示学习(Prompting)有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间?
4.4.1为什么需要 P-tuning v2?
4.4.2 P-tuning v2 思路是什么?
4.4.3 P-tuning v2 优点是什么?
4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么?
4.3.1为什么需要 P-tuning?

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大模型评测面(LLMs)三

大模型怎么评测?
大模型的 honest原则是如何实现的?模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识，怎么训练这种能力?大模型(LLMs)强化学习面奖励模型需要和基础模型一致吗?RLHF 在实践过程中存在哪些不足?如何解决人工产生的偏好数据集成本较高很难量产问题?如何解决三个阶段的训练(SFT->RM->PPO)过程较长，更新迭代较慢问题?如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型(2训练，2推理)，对计算资源的要求较高问题?

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。