2025 年大模型（LLM）领域的面试准备指南。内容涵盖计算机视觉、自然语言处理等热门方向的技术要求，详细解析了 Transformer 架构、Self-Attention 机制、预训练与微调等核心理论知识。文章提供了大模型应用开发的技术栈建议，包括 LangChain、RAG 及向量数据库的使用，并列举了 AI+ 教育、医疗、金融等典型应用场景。此外，还给出了具体的学习路线图、代码示例及面试准备策略，帮助技术人员系统性地提升大模型相关技能与就业竞争力。
随着人工智能技术的迅猛发展，计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、搜索、推荐、广告推送和风险控制等领域的岗位越来越受欢迎。对于大型模型技术（Large Language Models, LLM）的掌握已成为这些岗位的核心要求之一。大模型正在推动人工智能进入新的发展阶段，从传统的判别式模型向生成式模型转变。
面试官通常会考察对 Transformer 架构的理解，包括 Self-Attention 机制、Positional Encoding、Layer Normalization 等。此外，还需要了解预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）以及提示工程（Prompt Engineering）的基本原理。
常见面试题示例：
在实际工程中，如何构建基于大模型的应用是重点。常见技术栈包括：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import HuggingFaceHub
# 初始化加载器
llm = HuggingFaceHub(repo_id="your-model-id", huggingfacehub_api_token="token")
# 构建 QA 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff")
# 执行查询
query = "什么是大模型？"
result = qa_chain.run(query)
print(result)
掌握大模型技术不仅能提升个人在数据处理、分析和决策制定方面的能力，还能为未来的创新创业提供坚实基础。建议求职者关注社区动态，持续学习最新的开源项目和技术文档，积累实战经验。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online