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大模型核心技术面试题汇总与解析 大模型核心技术面试题汇总涵盖了 Transformer 架构、注意力机制、位置编码、训练优化及推理加速等关键知识点。内容包含 25 道高频面试题，涉及 MQA/GQA、LoRA、RLHF、KV Cache、RoPE 及 NTK 插值等前沿技术细节。此外还探讨了 PyTorch 张量操作、混合精度训练及显存占用分析，旨在帮助开发者系统掌握大模型底层原理与工程实践，为技术面试提供全面参考。
氛围 发布于 2025/2/7 更新于 2026/4/20
1、在 Transformer 模型中，为什么 scaled dot-product attention 在计算 QK 内积之后要除以根号 d？ 简单来说，就是需要压缩 softmax 输入值，以免输入值过大，进入了 softmax 的饱和区，导致梯度值太小而难以训练。如果不对 attention 值进行 scaling，也可以通过在参数初始化时将方差除以根号 d，同样可以起到预防 softmax 饱和的效果。
2、Transformer 自注意力计算中，为什么 Q 和 K 要使用不同的权重矩阵进行线性变换投影，为什么不使用同一个变换矩阵，或者不进行变换？
如果 Q 和 K 一样，则矩阵乘积的结果是一个对称矩阵，这样减弱了模型的表达能力。
如果 Q 和 K 一样，乘积结果的对称矩阵中，对角线的值会比较大，导致每个位置过分关注自己。
使用不同的投影矩阵，参数增多，可以增强模型表达能力。
3、Transformer 模型中，注意力计算后面使用了两个 FFN 层，为什么第一个 FFN 层先把维提升，第二个 FFN 层再把维度降回原大小？
提升维度：类似 SVM kernel，通过提升维度可以识别一些在低维无法识别的特征。
提升维度：更大的可训练参数，提升模型的容量。
降回原维度：方便多层注意力层和残差模块进行拼接，而无需进行额外的处理。
4、MQA(Multi-Query Attention) 和 GQA(Grouped-Query Attention) 相比 MHA(Multi-Head Attention)，计算量变化如何，主要带来了什么优化？
MQA 和 GQA 虽然可训练参数量比 MHA 少，但是计算量和 MHA 相比变化不大，主要在生成 KV 时有少量降低。
Decoder-only 的大模型由于 causal attention 的存在，使用了 KV 缓存加速推理。MQA 和 GQA 能减少 KV 头的数量，节省了缓存，使得在输入长度较长时也能把 KV 放进缓存。
5、为什么现在主流的 LLM 模型基本都是 Decoder-only 的结构？单向注意力模型为什么效果比双向注意力效果好？
双向 Attention 在多层模型训练中容易退化成低秩矩阵，限制了模型容量；而 Decoder-only 模型使用了下三角注意力矩阵，使得训练过程中矩阵是满秩，建模能力更强。
单向注意力模型相比双向注意力模型在训练的时候难度更大，能迫使模型学到更多信息。
Causal Attention 天然具有位置编码的功能，而双向 Attention 即使交换两个 token 的位置也基本不影响表示，对语序区分能力较弱。
工程上，单向模型支持 KV Cache 等，对于对话场景效率友好。
轨迹依赖，基模型训练成本高，业界倾向于沿着已经成功的模型继续开发。
6、在 Bert 中，词向量 token embedding 和 (绝对) 位置编码 position encoding 为什么可以直接相加？
两个向量相加，理论上其效果等价于维度拼接 concat+ 线性变换，而相加的操作在实现上更为方便。
高维空间中 (如 768 维)，两个随机向量近似为正交关系。模型在高维度有能力区分出所有组合的情况。假设共有 2 万个词向量，500 个位置，则模型需要在 768 维空间区分 1000 万个点，即使 768 维每个维度只能取 1 和 -1 也具备足够的区分能力。
词向量和位置编码可以认为都是一个 one-hot 向量经过一层线性变换层得到的。两个向量相加等价于把它们的 one-hot 编码拼接后进行线性变换。
没有使用相乘则是出于工程考虑。相加相比相乘结果更为稳定，方便训练。
7、LoRA 和全参数训练在计算量和显存上相比如何？为什么 LoRA 能提升大模型训练效率？
计算量上：LoRA 训练时，在主干模型的（部分）全连接层增加了 LoRA 旁路，前向和后向的计算量都在主干模型的基础上，增加了旁路部分的计算，因此相比全参数训练，略有增加。
显存上：训练时，显存主要有①模型参数②梯度③中间激活值④优化器参数四个部分。模型参数/梯度/激活值相比全参数训练也略微增加；而优化器则不需要再存储原模型参数的部分，只需要存储 LoRA 旁路部分，这部分节省较多显存。
使用 LoRA 能提升训练效率主要是因为（1）优化器部分的显存需要减少了，可以增大 batch（2）优化器参数减少了，分布式训练中多卡之间的通信量减少了（3）（optional）主干模型由于不用更新，可以进一步量化到 int8/int4 等。
8、为什么模型需要 normalization（batchnorm/layernorm 等）？
输入数据包含多个特征，特征之间有不同的量纲和范围（如身高 180 和年龄 18 岁），通过 normalization 进行归一化再经过模型进行线性/非线性组合，能够防止部分特征占据主导，部分特征被忽略。
batchnorm 论文认为：模型一般有多层，前一层的输出是后一层的输入，而训练中前一层的参数更新会导致后一层的输入数据分布变化导致 ICS（internal covariate shift），这样后面的层就不得不频繁剧烈更新适应分布变化，导致分布偏移进入激活函数饱和区而出现梯度消失，另外分布变化也是对 i.i.d.条件的破坏。使用 normalization 可以保持分布的稳定，减小方差，使模型训练可以正常进行。
《How Does Batch Normalization Help Optimization?》设计了实验测量使用 batchnorm 前后的 ICS，发现 batchnorm 实际上并没有缓解 ICS，甚至有所增加。而 batchnorm 能优化模型训练的原因更多是使得损失函数平面更加光滑，而便于梯度下降收敛。
9、Transformer 中 pre-norm 和 post-norm 各有什么优缺点？
原始的 Transformer 用的是 post-norm，它在残差之后进行归一化（add & norm），对参数正则化的效果更强，模型更为鲁棒；post-norm 对每个通路都进行了归一化，使得梯度在回传的时候容易出现消失。
Pre-norm 相对于 post-norm，残差部分存在不经过归一化的通路，因此能够缓解梯度消失，能够训练更深的网络。但是模型的等效'深度'受到影响，L+1 层网络近似于一个 L 层的宽网络。
也就是说，在层数较少，post-norm 和 pre-norm 都能正常收敛的情况下，post-norm 的效果更好一些；但是 pre-norm 更适合用于训练更深的网络。
10、对于使用 Multi-Head Attention 的模型，假设 hidden size=D，注意力头数量为 h，每个头维度为 d（假设有 D=d×h），输入上下文长度为 s，batch size=1，计算 self-attention 模块各个部分的计算量（Float Operations）。
QKV 线性变换：6 × s × D^2（矩阵乘法，每个位置有加法和乘法两个运算，因此每个位置需要 2D 次计算）
QK 内积：h × 2 × d × s^2（h 组矩阵分别计算）
scaling：h × s^2
softmax：h × 3 × s^2（softmax 是按列进行的，每列要计算 s 个 exp，s 个 exp 结果的求和，以及 s 次除法）
reduction（权重矩阵乘以 V）：h × 2 × d × s^2
11. 旋转位置编码 RoPE 有什么优缺点？ 优点：RoPE 以绝对位置编码的方式实现了相对位置编码，使得能够在不破坏注意力形式的情况下，以'加性编码'的方式让模型学习相对位置。①相比其他相对位置编码来说，实现简单，计算量少。②可以应用于线性注意力。③RoPE 具有远程衰减的特性，使得每个位置天然能够更关注到附近的信息。
缺点：RoPE 相比训练式的绝对位置编码具有一定的外推能力，如可以在 2k 数据长度训练的模型进行略长于 2k 的推理。但是相比于 Alibi 等位置编码，其直接外推能力并不算特别好，需要通过线性插值、NTK 插值、YaRN 等方式来优化外推能力。
12. batchnorm 中的 momentum 怎么影响训练效果 batchnorm 在训练时计算每个 batch 内的均值和方差用于 normalization，同时统计一个全局均值和方差用于推理。全局均值和方差计算公式为：
moving_mean = momentum × moving_mean + (1.0 − momentum) × mean
moving_var = momentum × moving_var + (1.0 − momentum) × var
小的 momentum 值对应快的更新速度，能够更快地向真实分布靠近，但是同时也会导致更大的波动；如果更新过慢，则可能导致训练结束时还没有统计到真实的分布，是欠拟合的状态。如果 batch size 比较小，每个 mini batch 和全局差异较大，就不应该用太大的 momentum。
13. 多头注意力相比单头有什么好处？ 多头注意力使用多个维度较低的子空间分别进行学习。
一般来说，相比单头的情况，多个头能够分别关注到不同的特征，增强了表达能力。多个头中，会有部分头能够学习到更高级的特征，并减少注意力权重对角线值过大的情况。
比如部分头关注语法信息，部分头关注知识内容，部分头关注近距离文本，部分头关注远距离文本，这样减少信息缺失，提升模型容量。
另外虽然多头注意力的整体计算量比单头要大一点，但是并行度也高一些。
14. kv cache 为什么能加速推理？ 对于 GPT 类模型，使用的是单向注意力，每个位置只能看到自己和前面的内容。
在进行自回归解码的时候，新生成的 token 会加入序列，一起作为下一次解码的输入。
由于单向注意力的存在，新加入的 token 并不会影响前面序列的计算，因此可以把已经计算过的每层的 kv 值保存起来，这样就节省了和本次生成无关的计算量。
通过把 kv 值存储在速度远快于显存的 L2 缓存中，可以大大减少 kv 值的保存和读取，这样就极大加快了模型推理的速度。
15. ReLU 有什么优缺点？ 优点：（1）计算快，前向只需要进行 max(0, x) 计算，后向则是直接透传；（2）有激活值的时候，梯度恒定为 1，不会爆炸/消失；
缺点：（1）均值不为 0，分布产生偏移（2）输入值小于 0 时，梯度再也无法回传过来，导致神经元坏死。
16. 为什么 Transformer 用 layernorm 而不是 batchnorm 首先，NLP 数据中由于每条样本可能不一样长，会使用 padding，如果对 padding 部分进行 normalization，对效果有负面影响。直观来说，batchnorm 会对同一个特征以 batch 为组进行归一化，而对于文本数据，同一个位置的 token 很可能是没有关联的两个 token，对这样一组数据进行归一化没有什么实际意义。《PowerNorm: Rethinking Batch Normalization in Transformers》论文的实验也表明，在 NLP 数据使用 batchnorm，均值和方差相对 layernorm 会更加震荡，因此效果欠佳。
17. transformer 中，encoder 和 decoder 是怎么进行交互的？ decoder 部分的输入，在每层中，先进行一次 self-attention；之后用 encoder 的输出作为 attention 计算中的 K、V，decoder 的输入作为 Q，进行 cross-attention。
18. PyTorch 中，Tensor 的 view() 和 reshape() 两个方法有什么区别？
功能上：view() 与 reshape() 方法都可以用来改变 tensor 的形状，但是使用条件不同，view() 能做的是 reshape 的子集。
view() 方法需要 tensor 满足连续性，操作后返回一个引用，返回值是视图，没有改变原储存空间的值，多个视图共享同一个物理储存空间的内容。
reshape() 方法不需要 tensor 一定满足连续性。如果 tensor 不满足连续性的要求，则会使用新的储存空间并返回。如果满足连续性需求，则功能和 view() 一致。
连续性：比如一个二维张量，如果按行优先展开成一维的结果，和物理储存顺序是一致的，就是连续的。可以用 is_contiguous() 来判断一个张量是否连续，如果不连续，可以用 contiguous() 得到一份新空间中的连续副本。
19. RLHF 中，PPO 需要哪几个模型，分别是什么作用？
Actor 模型：由 SFT 初始化，就是进行强化学习的主模型，是我们想要最终获得的模型；它不断产生 action 并被 Critic 模型所评价，计算 loss 进行训练。
Reference 模型：一般也是从 SFT 模型初始化，RLHF 中 Reference 模型并不更新参数，只是作为 Actor 模型的参考使用；通过约束 Actor 模型和 Reference 模型的 KL penalty 等，可以防止 Actor 模型被训得跑得太偏。
Reward 模型：提前训练好的，对 SFT 模型进行打分的模型，RLHF 中参数是冻结的。
Critic 模型：一般由 Reward 模型进行初始化，参数可训练，用于预测 Actor 模型生成的 token 的收益。
20. GPT 类模型训练过程中，消耗显存的主要有哪些部分？分别是多少？哪部分占用最多？假设模型有 L 层，词表大小为 V，hidden size 为 H，batch size 为 B，训练窗口长度为 S，使用 Adam 优化器混合精度训练（需要存一阶和二阶动量），注意力头数为 N。 训练过程中，显存消耗主要有模型参数、梯度、optimizer 状态值和中间激活值。
模型参数Φ：词表部分 VH，每层参数 12H^2+13H，总共有Φ=VH+L(12H^2+13H)，如果是半精度就是 2Φ
梯度：每个参数对应有一个梯度，总量为Φ，如果是半精度就是 2Φ
optimizer 状态值：每个参数有一个对应梯度，每个参数又对应优化器一个一阶动量和二阶动量。在混合精度训练中，使用半精度进行前向计算和梯度计算，同时优化器备份一份单精度的优化器状态、梯度和参数用于更新参数，因此共有 (Φ+Φ)*2+(Φ+Φ+2Φ)*4=20Φ，除去参数和梯度，优化器占部分 16Φ
激活值：保存激活值是为了计算梯度，因此每个矩阵相乘、softmax、dropout 都需要保存输入值的中间的激活值。总共是 34BSH+5BNS^2，如果都是半精度，就乘以 2。
模型参数、梯度和优化器状态和输入长度无关，是固定值，而激活值随着长度增加，以平方速度增长。以 GPT3（175B）为例，H=12288，L=96，N=96。模型参数量显存越为 350G。以 B=1 计算，如果 S=1024，激活值约为 90G；如果 S=8192，激活值约为 3420G。
21. 使用半精度训练时，bf16 和 fp16 格式有什么异同？ 二者都是占用 16bit 空间。
fp16 由 1 个符号位、5 个指数位和 10 个尾数位组成。fp16 在表达小数时具有较高的精度，但表示的最大范围相对 bf16 比较小。相比 bf16，在表达较大的数时更容易出现上溢的情况。
bf16 由 1 个符号位、8 个指数位和 7 个尾数位组成。相比于 fp16，bf16 牺牲了一些尾数位以增加指数位，扩大了表达的范围，但是精度降低了，因此对于对精度需求比较高的模型，模型可能效果不如 fp16。
模型训练时使用 bf16 和 fp16 都可以降低内存使用和传输量，提高训练效率。
22. 支持模型长上下文的方案「NTK-aware interpolation」的思路是什么？
在 NTK 插值之前，线性插值通过在原模型训练的两个位置编码中间，插入新的位置编码，使得同样的取值范围可以容纳更多位置。
而 NTK 插值则是一种非线性插值的方法。它通过仅改变 RoPE 的 base，使得位置编码中不同频率的信号有不同的表现，具体来说就是'高频外推，低频内插'。高频信号使用外推，防止分辨率太低，而低频信号沿用插值的方式，实现方便。
23. LLM 长度外推方案 NTK-by-parts 的思路是什么？ NTK-by-parts 的方法在 NTK 插值的基础上又多想了一层。它认为无论是线性插值还是 NTK-aware 插值，都认为 RoPE 的所有分量都对网络有同样的重要性。而 NTK-by-parts 的思路认为，应该区别对待不同分量，他们对网络的影响有所不同。对于波长远小于上下文长度的分量（如波长<=1/32 上下文），就不插值只外推；而对于波长大于等于上下文长度的分量，就只外推不插值；对于介于两者之间的分量，就使用外推和插值的加权和。
使用一个斜坡函数来定义 NTK-by-parts 的分段插值方法。
24. LLM 长度外推方案 YaRN 是怎做的？ PI/NTK/NTK-by-parts 主要的做法都是使用插值，而随着插值进行，token 之间的距离变得更近（因为现在每一个位置旋转角度变小了），平均最小距离在减小，这样注意力 softmax 的分布会变得更尖，也就是都集中在某个区间。
换句话说，就是 RoPE 原本远距离衰减的特性变弱了，衰减得更不明显，就会导致模型更平均地关注到更多的 token，这样就削弱了注意力机制，导致输出质量下降。
可以通过在 softmax 之前，将中间注意力矩阵乘以温度 t>1 来缓解这个问题。由于 RoPE 被编码为一个旋转矩阵，就可以简单地给旋转矩阵乘以一个系数根号 t 来实现，这样可以不必修改注意力的代码。
YaRN 结合 NTK-by-parts 和这个温度系数，对 attention score 进行调整。
25. 对于使用 Group-Query Attention 的模型，假设 hidden size=D，Q 的注意力头数量为 h，每个头维度为 d（假设有 D=d×h），kv 组数为 n，输入上下文长度为 s，batch size=b，模型层数为 L，计算推理时 kv cache 所需的空间。 kv cache 缓存的是经过投影变换之后的 K 和 V 矩阵。
对于 GQA，每层有 n 组 K 和 V，每组的特征维度和 Q 的每个头的特征维度相同，为 D/h。则每层每组 K 和 V 数据量为 sD/h，整个模型共有 2LnsD/h 个数据，因此整个 batch 需要缓存 2bLnsD/h 个数据。如果使用的是半精度浮点数，每个浮点需要两个字节，因此共需要 4bLnsD/h 字节的空间。
总结与备考建议 本文整理了 25 道关于大模型核心技术的面试题，涵盖了从基础架构到前沿优化的全方位知识点。为了帮助读者更好地掌握这些内容，以下提供几点备考建议：
理解原理而非死记硬背 ：大模型面试不仅考察记忆，更看重对底层原理的理解。例如在回答 Attention 相关问题时，应能从数学推导和工程实现两个角度阐述。关注工程实践细节 ：除了理论，显存优化、推理加速、训练稳定性等工程问题也是考察重点。熟悉 PyTorch 等框架的具体操作有助于在实际工作中解决问题。跟踪最新技术动态 ：大模型领域发展迅速，如 NTK、YaRN 等长上下文方案是近年来的热点。建议阅读相关论文和技术博客，保持知识更新。动手实践 ：理论知识需结合代码验证。尝试复现简单的 Transformer 结构或微调小模型，能加深对 LoRA、KV Cache 等概念的理解。 通过系统复习上述内容并结合实践，可以有效提升在大模型领域的技术竞争力。
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