大模型常见面试题汇总与答案解析
大模型技术面试涵盖基础架构、训练微调、推理优化及应用框架等核心领域。文章梳理了主流开源模型体系如 Transformer、BERT、GPT 的区别,解析了 Prefix LM 与 Causal LM 的机制差异及幻觉问题解决方案。进阶部分深入探讨了全参数微调与参数高效微调(LoRA、P-tuning)的显存需求与实现技巧,以及 SFT 指令数据构建策略。此外还涉及分布式训练框架(DeepSpeed、Horovod)、并行策略(数据/张量/流水线并行)、RAG 检索增强生成及 LangChain 应用开发的关键知识点,为求职者提供系统化的复习指南。


