2025最新大模型面试题，背完面试通过率98%

前言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已经成为当今科技行业最热门的领域之一。从GPT-4到Claude，从文心一言到通义千问，各种大模型技术层出不穷。对于想要进入AI领域或者转型大模型开发的程序员来说，掌握相关的核心知识点和面试技巧至关重要。

本文整理了2025年最新的大模型面试题合集，涵盖了398道精选题目，包括大模型微调、Transformer架构、RAG技术、算法原理等核心知识点。这些题目来自字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度等一线互联网公司的真实面试场景，掌握这些内容，你的面试通过率将大大提升！

一、大模型微调面试题（LLMS）

大模型微调是当前最热门的技术领域之一，以下是核心面试题：

核心知识点：

1. 全参数微调 vs 参数高效微调：如何在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
2. SFT（监督微调）：为什么SFT之后感觉LLM傻了？SFT指令微调数据如何构建？
3. Continue PreTrain：领域模型数据选取策略，如何缓解模型遗忘通用能力问题
4. 微调最佳实践：基座模型选用Chat还是Base？领域模型微调指令&数据输入格式要求
5. 模型训练技巧：如何训练自己的大模型？训练中文大模型有哪些经验？

二、Transformer架构深度解析

Transformer作为大模型的核心架构，是面试必考内容：

重点面试题包括：

• 注意力机制：Transformer中的可训练Queries、Keys和Values距离从哪儿来？
• 前馈网络：Transformer的Feed Forward层在训练的时候到底在训练什么？
• 位置编码：Transformer的PositionalEncoding如何表达相对位置关系？
• 层归一化：Layer Normalization蕴含的神经网络的假设是什么？
• 模型优化：如何降低Transformer中训练后的Word Embeddings的Bias？

三、大模型应用与实践

实际应用场景的考察越来越重要：

关键应用场景：

• 多轮对话任务微调：如何处理复杂的对话上下文
• 模型能力优化：微调后的模型出现能力劣化、灾难性遗忘如何解决
• 大模型训练：SFT操作时学习什么？预训练和SFT操作有什么不同？
• 参数规模管理：样本量规模增大，训练出现OOM错误如何解决
• 优化策略：微调大模型时，如果batch size设置太小/太大会出现什么问题？

四、RAG技术与解决方案

RAG（检索增强生成）是2024-2025年最热门的大模型应用技术：

RAG核心面试点：

• 内容缺失问题：如何解决RAG系统中的信息检索不全问题
• 文档排序优化：错过排名靠前的文档如何处理
• 上下文整合：脱离上下文-整合策略的限制
• 答案提取：未能提取答案的解决方案
• 格式错误处理：格式错误问题和特异性错误的应对
• RAG-Fusion技术：为什么需要RAG-Fusion？核心技术和工作流程
• 性能优化：RAG各模块、架构、索引优化策略

五、性能优化与模型改进

优化技术要点：

• 推理优化：Transformer采用Inference流程进行Training的问题
• 矩阵维度：Transformer的Matrix Dimensions为何是3D的？
• 注意力机制：描述Encoder和Decoder的Transformer使用Attention的地方及其功能
• 训练策略：Training和Inference时Masking在Transformer Attention机制中的功能和数学实现

六、面试题全览与分类

完整题库包含：

• RAG面试题：40题，涵盖检索增强生成全流程
• 技术面试题：17题，深入技术实现细节
• 实际项目面试题：20题，考察项目经验和实战能力
• 大模型算法面试题：200题，核心算法原理详解
• Transformer面试题：121题，架构深度解析

备考建议

1. 系统性学习：按照模块化的方式，系统掌握每个技术领域的核心概念
2. 实践结合理论：不仅要理解原理，更要有实际的项目经验
3. 关注最新技术：保持对行业最新发展的敏感度，如RAG-Fusion、多模态大模型等
4. 深度与广度并重：既要有某个领域的深度专长，也要对整个大模型生态有全面了解

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本文内容基于2024-2025年最新的大模型技术发展和真实面试场景整理，持续更新中...