投大模型岗？50道大型语言模型（LLM）面试问题汇总

大型语言模型（LLM）面试问题汇总

Hao Hoang – LinkedIn: 获取更多AI见解！

2025年5月 通过本指南，深入探索大型语言模型（LLMs）的关键概念、技术和挑战，特别适合正在为面试做准备的AI爱好者和专业人士。 简介

大型语言模型（LLMs）正在彻底改变人工智能，使从聊天机器人到自动化内容创建等应用成为可能。本文档汇总了50个核心面试问题，经过精心筛选，旨在加深您对LLMs的理解。每个问题都配有详细答案，结合了技术见解与实际示例。请与您的网络分享这些知识，激发AI社区中的深度讨论！ 1 问题1：什么是分词（tokenization），它为什么对LLM至关重要？

分词是将文本拆分成较小的单元或“词块”，例如单词、子单词或字符。例如，“artificial”可能会拆分为“art”，“ific”和“ial”。这一过程非常重要，因为LLMs处理的是词块的数值表示，而不是原始文本。分词使得模型能够处理多样的语言、管理罕见或未知的单词，并优化词汇表的大小，从而提高计算效率和模型性能。 2 问题2：注意力机制（attention mechanism）在Transformer模型中是如何工作的？

注意力机制使LLMs能够在生成或解释文本时，衡量序列中不同词块的重要性。它通过计算查询（query）、键（key）和值（value）向量之间的相似度分数，使用点积等运算，聚焦于相关的词块。例如，在句子“The cat chased the mouse”中，注意力机制帮助模型将“mouse”与“chased”联系起来。该机制提升了上下文理解，使得Transformer在NLP任务中表现优异。 3 问题3：LLM中的上下文窗口（context window）是什么，它为什么重要？

上下文窗口是指LLM一次性能够处理的词块数量，它定义了模型理解或生成文本时的“记忆”容量。一个更大的窗口，例如32,000个词块，可以让模型考虑更多的上下文，从而在任务如摘要生成中提高连贯性。然而，它也会增加计算成本。平衡窗口大小与效率对于实际部署LLM至关重要。 4 问题4：LoRA与QLoRA在微调LLM时有何区别？

LoRA（低秩适配）是一种微调方法，它通过在模型层中添加低秩矩阵，使得在内存开销最小的情况下高效地进行适应。QLoRA在此基础上应用了量化（例如，4位精度），进一步减少内存使用，同时保持精度。例如，QLoRA可以在单个GPU上对70B参数模型进行微调，适用于资源有限的环境。 5 问题5：与贪婪解码（greedy decoding）相比，束搜索（beam search）如何改善文本生成？

束搜索在文本生成过程中探索多个词序列，每个步骤保留前k个候选序列（束），与贪婪解码不同，后者只选择最可能的词。比如，当k=5时，束搜索通过平衡概率和多样性，确保输出更具连贯性，尤其适用于机器翻译或对话生成等任务。 6 问题6：温度（temperature）在控制LLM输出中起什么作用？

温度是一个超参数，用来调整文本生成中词块选择的随机性。低温（例如0.3）偏向选择高概率词块，产生可预测的输出。高温（例如1.5）通过平滑概率分布来增加多样性。在故事创作等任务中，设置温度为0.8通常能平衡创造性和连贯性。 7 问题7：什么是掩码语言建模（masked language modeling），它如何帮助预训练？

掩码语言建模（MLM）是指在序列中随机隐藏一些词块，并训练模型根据上下文预测这些词块。像BERT这样的模型使用MLM，它促进了对语言的双向理解，使模型能够掌握语义关系。这种预训练方法使LLM能够应对情感分析或问答等任务。 8 问题8：什么是序列到序列（Seq2Seq）模型，它们有哪些应用？

序列到序列（Seq2Seq）模型将输入序列转换为输出序列，输出序列的长度可能与输入不同。它们包括一个编码器来处理输入，一个解码器来生成输出。应用领域包括机器翻译（例如，将英文翻译为西班牙文）、文本摘要和聊天机器人等，常见于输入输出长度可变的情况。 9 问题9：自回归模型（autoregressive models）和掩码模型（masked models）在LLM训练中有何区别？

自回归模型，如GPT，基于先前的词块顺序预测词块，特别适用于生成任务，例如文本补全。掩码模型，如BERT，使用双向上下文预测掩码词块，更适合理解任务，如分类。它们的训练目标决定了它们在生成与理解任务中的优势。 10 问题10：什么是词嵌入（embeddings），它们在LLM中是如何初始化的？

词嵌入是将词块表示为密集的向量，这些向量在连续空间中捕捉语义和句法属性。它们通常是随机初始化的，或者使用像GloVe这样的预训练模型进行初始化，然后在训练过程中进行微调。例如，词嵌入“dog”可能会根据宠物相关任务的上下文进行调整，从而提高模型的准确性。 11 问题11：什么是下一句预测（next sentence prediction），它如何增强LLM的能力？

下一句预测（NSP）训练模型判断两句话是连续的还是无关的。在预训练过程中，像BERT这样的模型学习分类50%是正向（连续的）句子对，50%是负向（随机的）句子对。NSP帮助模型在对话系统或文档摘要等任务中理解句子之间的关系，提升连贯性。 12 问题12：top-k采样与top-p采样在文本生成中有何不同？

top-k采样从k个最可能的词块中随机选择（例如，k=20），确保控制多样性。top-p（核采样）选择那些累计概率超过阈值p（例如0.95）的词块，适应上下文。top-p提供了更大的灵活性，能够在创作写作中生成多样且连贯的输出。 13 问题13：为什么提示工程（prompt engineering）对LLM性能至关重要？

提示工程涉及设计输入，以引导LLM产生预期的输出。明确的提示，如“将这篇文章总结为100个字”，比模糊的指令更能提高输出的相关性。它在零-shot或少-shot场景中尤其有效，能够让LLM完成如翻译或分类等任务，而无需大量微调。 14 问题14：如何防止LLM在微调过程中发生灾难性遗忘（catastrophic forgetting）？

灾难性遗忘发生在微调时，模型丧失了先前的知识。缓解策略包括： * 复习：在训练过程中混合旧数据和新数据。 * 弹性权重整合：优先保留重要权重，以保持知识。 * 模块化架构：添加任务特定的模块，避免重写核心知识。

这些方法确保LLM在多个任务中保持多样性。 15 问题15：什么是模型蒸馏（model distillation），它如何惠及LLM？

模型蒸馏训练一个较小的“学生”模型模仿较大的“教师”模型的输出，使用软概率而非硬标签。这减少了内存和计算需求，使得模型能够在智能手机等设备上部署，同时保持接近教师模型的性能，非常适合实时应用。

16 问题16：LLM如何处理超出词汇表的词（OOV）？

LLMs使用子词分词技术，如字节对编码（Byte-Pair Encoding，BPE），将超出词汇表的词拆分成已知的子词单元。例如，“cryptocurrency”可能会拆分为“crypto”和“currency”。这种方法使LLM能够处理稀有或新词，确保语言理解和生成的健壮性。 17 问题17：Transformer如何改进传统的Seq2Seq模型？

Transformer通过以下方式克服了传统Seq2Seq模型的局限性： * 并行处理：自注意力机制使得模型能够同时处理所有的词块，而不像RNN那样顺序处理。 * 长距离依赖：注意力机制能够捕捉到较远词块之间的关系。 * 位置编码：确保序列中的顺序信息得到保留。

这些特性增强了模型在翻译等任务中的可扩展性和性能。 18 问题18：什么是过拟合（overfitting），如何在LLM中缓解？

过拟合发生在模型记住了训练数据的细节，从而无法有效地泛化。缓解过拟合的策略包括： * 正则化：L1/L2正则化使得模型更加简洁。 * 丢弃法（Dropout）：在训练过程中随机禁用神经元。 * 提前停止：当验证集的性能趋于平稳时，停止训练。

这些技术确保了模型能够有效地对未见过的数据进行泛化。 19 问题19：生成模型（generative models）和判别模型（discriminative models）在NLP中的区别是什么？

生成模型，如GPT，建模联合概率来创建新数据，例如文本或图像。判别模型，如BERT，用来建模条件概率，区分不同类别，如情感分析。生成模型擅长创作，而判别模型则专注于准确分类。 20 问题20：GPT-4与GPT-3在特性和应用上有何不同？

GPT-4相较于GPT-3具有以下改进： * 多模态输入：能够处理文本和图像。 * 更大的上下文窗口：支持最多25,000个词块，而GPT-3只能处理4,096个词块。 * 更高的准确性：通过更好的微调减少事实错误。

这些改进使得GPT-4在视觉问答和复杂对话等任务中有更广泛的应用。 21 问题21：什么是位置编码（positional encoding），它为什么要使用？

位置编码为Transformer输入增加了序列的顺序信息，因为自注意力机制本身不具备顺序感知能力。通过使用正弦函数或学习到的向量，位置编码确保像“king”和“crown”这样的词能根据其在句中的位置正确地进行解释，对于翻译等任务至关重要。 22 问题22：什么是多头注意力（multi-head attention），它如何增强LLM的能力？

多头注意力将查询（query）、键（key）和值（value）分成多个子空间，允许模型同时关注输入的不同方面。例如，在一个句子中，一个头可能关注语法，另一个头则关注语义。这提高了模型捕捉复杂模式的能力。 23 问题23：softmax函数在注意力机制中如何应用？

softmax函数将注意力分数转化为概率分布：

在注意力机制中，它将查询-键点积得到的相似度分数转化为权重，从而强调与上下文相关的词块。这确保了模型能够关注输入中最重要的部分。 24 问题24：点积（dot product）如何在自注意力中发挥作用？

在自注意力机制中，查询（Q）与键（K）向量之间的点积计算相似度分数：

高分表示相关的词块。虽然这种计算方式高效，但由于它的二次复杂度（O(n²)），对于长序列的处理存在挑战，因此目前已经有研究提出稀疏注意力的替代方法。 25 问题25：为什么在语言建模中使用交叉熵损失（cross-entropy loss）？

交叉熵损失衡量预测值与真实标签之间的差异：

它惩罚错误的预测，鼓励模型选择正确的下一个词块。在语言建模中，交叉熵损失确保模型将高概率分配给正确的词块，从而优化性能。

26 问题26：LLM中嵌入（embeddings）的梯度是如何计算的？

在LLM中，嵌入的梯度是通过反向传播中的链式法则计算的：

这些梯度调整嵌入向量，以最小化损失，从而优化其语义表示，提高任务表现。 27 问题27：雅可比矩阵（Jacobian matrix）在Transformer反向传播中的作用是什么？

雅可比矩阵捕获输出相对于输入的偏导数。在Transformer中，它有助于计算多维输出的梯度，确保在反向传播过程中，权重和嵌入的更新是准确的，这对优化复杂模型至关重要。 28 问题28：特征值（eigenvalues）和特征向量（eigenvectors）与降维（dimensionality reduction）有何关系？

特征向量定义了数据中的主方向，特征值表示这些方向的方差。在像主成分分析（PCA）这样的技术中，通过选择具有高特征值的特征向量来降低维度，同时保留大部分方差，从而提高LLM输入处理的效率。 29 问题29：KL散度（KL divergence）是什么，它在LLM中如何应用？

KL散度量化了两个概率分布之间的差异：

在LLM中，KL散度用来评估模型预测与真实分布的匹配程度，指导微调过程以提高输出质量和与目标数据的一致性。 30 问题30：ReLU函数的导数是什么，它为何重要？

ReLU函数的定义是 f(x)=max⁡(0,x)f(x) = \max(0, x)f(x)=max(0,x)，其导数为：

ReLU函数的稀疏性和非线性防止了梯度消失问题，使得它在LLM训练中计算高效，广泛用于深度学习模型中。 31 问题31：链式法则（chain rule）如何应用于LLM中的梯度下降？

链式法则用于计算复合函数的导数：

在梯度下降中，链式法则使得反向传播能够逐层计算梯度，从而高效地更新参数，最小化深度LLM架构中的损失。 32 问题32：Transformer中如何计算注意力分数？

注意力分数计算公式为：

缩放点积计算词块的相关性，softmax函数对分数进行归一化，以集中注意力在关键词块上，这增强了在任务如摘要生成中的上下文感知能力。 33 问题33：Gemini如何优化多模态LLM训练？

Gemini通过以下方式提高效率： * 统一架构：结合文本和图像处理，提高参数效率。 * 先进的注意力机制：改善跨模态学习的稳定性。 * 数据效率：使用自监督技术减少标注数据的需求。

这些特点使得Gemini比像GPT-4这样的模型更稳定、更具可扩展性。 34 问题34：有哪些基础模型（foundation models）？

基础模型包括： * 语言模型：如BERT、GPT-4，用于文本任务。 * 视觉模型：如ResNet，用于图像分类。 * 生成模型：如DALL-E，用于内容创作。 * 多模态模型：如CLIP，用于文本-图像任务。

这些模型利用广泛的预训练，能够应用于各种任务。 35 问题35：PEFT如何缓解灾难性遗忘？

参数高效微调（PEFT）只更新一小部分参数，保持其余部分不变，以保持预训练知识。像LoRA这样的技术确保LLM能够适应新任务，同时不会丧失核心能力，维持在多个领域的表现。 36 问题36：检索增强生成（RAG）有哪些步骤？

RAG的步骤包括： 1. 检索：使用查询嵌入检索相关文档。 1. 排序：按相关性排序文档。 1. 生成：使用检索到的上下文生成准确的响应。

RAG在问答等任务中通过增强事实准确性来提升模型性能。 37 问题37：专家混合（MoE）如何增强LLM的可扩展性？

MoE使用门控函数来根据输入激活特定的专家子网络，从而减少计算负担。例如，模型的参数中只有10%在每次查询中被激活，这使得大规模参数模型能够高效运行，同时保持高性能。 38 问题38：什么是链式思维（CoT）提示，它如何帮助推理？

链式思维提示引导LLM逐步解决问题，模仿人类的推理过程。例如，在数学问题中，它将计算步骤分解成逻辑步骤，从而提高准确性和可解释性，特别适用于逻辑推理或多步骤查询等复杂任务。 39 问题39：判别AI与生成AI有何不同？

判别AI（如情感分类器）根据输入特征预测标签，建模条件概率。生成AI（如GPT）通过建模联合概率来创造新数据，适用于文本或图像生成任务，提供更大的创作灵活性。 40 问题40：知识图谱的集成如何改善LLM？

知识图谱提供结构化的事实数据，通过以下方式增强LLM： * 减少幻觉：通过验证图谱中的事实来减少模型错误。 * 改善推理：利用实体之间的关系进行推理。 * 增强上下文：提供结构化的上下文，使得模型能够生成更好的响应。

这对于问答和实体识别任务非常有价值。 41 问题41：什么是零-shot学习，LLM如何实现零-shot学习？

零-shot学习允许LLM在没有针对特定任务的数据的情况下，利用预训练知识执行任务。例如，提示“将此评论分类为正面或负面”，LLM能够推测情感而无需特定的训练数据，展示了其多样性。 42 问题42：自适应Softmax如何优化LLM？

自适应Softmax将词汇按频率分组，减少对稀有词的计算负担。这降低了处理大词汇表的成本，加速了训练和推理，同时保持了准确性，尤其适用于资源有限的环境。 43 问题43：Transformer如何解决梯度消失问题？

Transformer通过以下方式减轻梯度消失问题： * 自注意力：避免了顺序依赖。 * 残差连接：允许梯度直接流动。 * 层归一化：稳定了更新过程。

这些特性确保了深层模型的有效训练，而不像RNN那样受到限制。 44 问题44：什么是少-shot学习，少-shot学习的优势是什么？

少-shot学习使LLM能够在仅有少量示例的情况下执行任务，利用预训练知识。其优势包括减少数据需求、加速适应以及提高成本效益，特别适用于诸如专门文本分类等细分任务。 45 问题45：如何修复LLM生成偏见或错误输出的问题？

解决偏见或错误输出的步骤包括： 1. 分析模式：识别数据或提示中的偏见源。 1. 增强数据：使用平衡的数据集和去偏技术。 1. 微调：使用精选数据或对抗方法重新训练模型。

这些步骤能够提高模型的公正性和准确性。 46 问题46：在Transformer中，编码器（encoder）和解码器（decoder）有何不同？

编码器将输入序列转换为抽象的表示，捕获上下文信息。解码器生成输出，利用编码器的输出和先前的词块。在翻译中，编码器理解源语言，解码器生成目标语言，使得Seq2Seq任务能够有效完成。 47 问题47：LLM与传统的统计语言模型有何不同？

LLM使用Transformer架构、大规模数据集和无监督预训练，而传统的统计模型（如N-gram）依赖于更简单的监督方法。LLM能够处理长距离依赖、上下文嵌入以及多样化任务，但需要大量计算资源。 48 问题48：什么是超参数（hyperparameter），它为什么重要？

超参数是预设的值，例如学习率或批量大小，用于控制模型的训练过程。它们影响收敛速度和性能；例如，较高的学习率可能导致不稳定。调优超参数能够优化LLM的效率和准确性。 49 问题49：什么定义了大型语言模型（LLM）？

LLM是经过大规模文本语料库训练的AI系统，能够理解和生成类人语言。它们具有数十亿个参数，能够在翻译、摘要生成和问答等任务中表现出色，依靠上下文学习具备广泛的适用性。 50 问题50：LLM在部署过程中面临哪些挑战？

LLM面临的挑战包括： * 资源密集型：计算需求高。 * 偏见：可能会固化训练数据中的偏见。 * 可解释性：复杂模型难以解释。 * 隐私：可能存在数据安全问题。

解决这些问题能确保LLM的道德和有效使用。