PythonAI算法
大模型算法岗常见面试题及核心技术解析
大模型算法岗面试涵盖基础架构、训练优化及工程落地。核心包括 Transformer 原理、Prefix/Causal LM 区别、Tokenization 机制、Layer Normalization 变体及注意力机制演进。进阶内容涉及幻觉抑制、多模态处理、RAG 检索增强生成、微调技术（LoRA/QLoRA）及推理加速方案。掌握这些知识点有助于应对大厂算法岗位考核，提升模型理解与实战能力。
大模型算法岗面试涵盖基础架构、训练优化及工程落地。核心包括 Transformer 原理、Prefix/Causal LM 区别、Tokenization 机制、Layer Normalization 变体及注意力机制演进。进阶内容涉及幻觉抑制、多模态处理、RAG 检索增强生成、微调技术（LoRA/QLoRA）及推理加速方案。掌握这些知识点有助于应对大厂算法岗位考核，提升模型理解与实战能力。
本文总结了大模型（LLM）算法岗位面试中的核心知识点，涵盖基础架构、训练优化、工程落地等方面。内容经过整理与扩充，旨在帮助开发者系统掌握相关技术。
大模型 LLM (Large Language Models) 通常采用基于 Transformer 的架构。主要组件包括：
Transformer 模型由多个编码器或解码器层组成。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，可以处理大量的文本数据，并在各种 NLP 任务中表现出色。
大模型的 Tokenizer 通常使用字节对编码 (Byte-Pair Encoding, BPE) 算法。
ChatGLM3 使用了一种改进的词表实现方法。它首先使用字节对编码 (BPE) 算法构建一个基本的词表，然后在训练过程中通过不断更新词表来引入新的词汇。具体来说，ChatGLM3 在训练过程中会根据输入数据动态地合并出现频率较高的字节对，从而形成新的词汇。同时，它还使用了特殊的词表分割方法，将词表分为多个片段，并在训练过程中逐步更新这些片段，以提高模型的泛化能力和适应性。
涌现能力 (Emergent Ability) 是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发生在大型模型中，原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的参数，可以更好地捕捉数据中的模式和关联。随着模型规模的增加，它们能够自动学习到更复杂、抽象的概念和规律，从而展现出涌现能力，例如零样本推理、代码生成等。
模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信息的情况下进行推理或生成时。
解决方案：
RAG 是一种将检索系统与生成模型结合的技术。当用户提问时，系统先从外部知识库检索相关信息，然后将检索结果作为上下文输入给大模型，让模型基于这些信息生成回答。这能有效减少幻觉，提高回答的准确性和时效性。
大模型算法岗面试不仅考察理论基础，还关注工程实践能力。建议重点掌握 Transformer 架构细节、微调策略、推理优化及 RAG 应用。持续跟进最新论文与开源项目，积累实战经验，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
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