【必收藏】大模型算法面试题库：从Transformer到应用开发，零基础也能掌握的核心知识点
大模型（LLM）算法岗是当前AI领域最热门的方向之一，面试常考Transformer架构、注意力机制、预训练/微调、优化技巧及实际应用。本题库精选50+高频真题（基于2025-2026最新大厂面经），分类整理，每题附详细答案+原理解析+可视化，帮助零基础到进阶快速掌握。建议反复背诵+手敲代码实践！
Transformer整体架构可视化：
1. Transformer核心机制（高频必考）
Q1: Transformer的基本原理和架构是什么？
答案：Transformer由Encoder和Decoder堆叠而成，每层包含Multi-Head Self-Attention和Feed-Forward Network（FFN），辅以Residual Connection和Layer Normalization。核心是Self-Attention取代RNN，实现并行计算和长距离依赖捕捉。Positional Encoding添加位置信息，因为Attention本身无序。
Q2: Self-Attention的计算公式和过程？
答案：Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) * V
过程：输入X线性投影成Q、K、V → 计算相似度QK^T → 缩放√d_k防梯度消失 → softmax得权重 → 加权V得输出。
可视化：
Q3: Multi-Head Attention的优势和实现？
答案：多头允许模型从不同子空间捕捉关系（如语法、语义）。每个头独立计算Attention，后Concat并线性投影。公式：MultiHead = Concat(head1,…,headh) W^O。
多头自注意力图示：
Q4: 为什么加Positional Encoding？有哪种实现？
答案：Attention无序列顺序感知，需要注入位置信息。常见Sinusoidal编码：PE(pos,2i) = sin(pos/10000^{2i/d})，PE(pos,2i+1)=cos(…)。优势：可外推长序列。
Q5: Encoder和Decoder的区别？Masked Attention作用？
答案：Encoder双向Self-Attention；Decoder有Masked Self-Attention（防止看未来token）+Cross-Attention（关注Encoder输出）。Masked确保自回归生成。
2. 大模型基础与演进
Q6: BERT和GPT的区别？为什么现在多用Decoder-only？
答案：BERT是Encoder-only，双向Masked LM预训练，适合理解任务；GPT是Decoder-only，自回归下一词预测，适合生成。Decoder-only（如GPT系列）更统一（预训练=生成），参数利用率高，长序列更好。
Q7: LLM预训练过程？（三阶段）
答案：1. 大规模无监督预训练（下一词/掩码预测）；2. 指令微调（SFT）；3. 人类反馈强化学习（RLHF，如PPO对齐偏好）。
训练流程可视化：
Q8: LoRA和全参数微调的区别？优势？
答案：LoRA在权重更新上加低秩矩阵（ΔW = BA，r<<d），只训A、B。优势：参数少（万分之一）、无推理延迟、可多任务合并。适合参数高效微调（PEFT）。
Q9: RLHF原理？为什么需要？
答案：用Reward Model（RM）评估生成质量，PPO优化策略对齐人类偏好。解决预训练模型“聪明但不听话”问题（如毒性、幻觉）。
3. 优化与工程实践
Q10: KV Cache作用？如何加速推理？
答案：自回归生成时缓存过去K/V，避免重复计算。加速解码，但内存占用大（O(batch*seq)）。
Q11: Flash Attention是什么？优势？
答案：融合内核优化Attention计算，避免显存读写瓶颈。加速训练/推理2-4倍，减少内存。
Q12: 长上下文处理技巧？
答案：RoPE位置编码外推、ALiBi、Sparse/Longformer注意力、Ring Attention等。
Q13: 幻觉（Hallucination）原因和缓解？
答案：原因：训练数据噪声、过拟合。缓解：RAG检索外部知识、Self-Check、细粒度对齐。
Q14: RAG原理和优势？
答案：Retrieval-Augmented Generation：查询时检索相关文档注入上下文。优势：减少幻觉、更新知识无重训。
4. 应用开发与高级题
Q15: Prompt Engineering技巧？
答案：Chain-of-Thought（CoT）、Few-Shot、Role Play、Self-Consistency等。零样本到思维链提升推理。
Q16: Agent框架（如LangChain）核心组件？
答案：Tool Calling、Memory、Planner、ReAct循环（Reason+Act）。
Q17: MHA、GQA、MQA区别？
答案：Multi-Head：每头独立KV；GQA：分组共享K/V；MQA：单头K/V多头Q。后者减少KV Cache内存。
Q18: Tokenization常见算法？（BPE/WordPiece/Unigram）
答案：BPE合并高频pair；WordPiece最大化似然；Unigram从大词表剪枝。处理OOV和稀词。
Q19: LLM评估指标？
答案：Perplexity（预训练）、BLEU/ROUGE（生成）、Human Eval（代码）、MT-Bench（对话）。
Q20: 为什么大模型涌现（Emergence）能力？
答案：规模律（Scaling Law）：参数/数据增大，零样本/少样本能力非线性提升。
更多高频题（简答版）
- Q21: Gradient Checkpointing作用？节省激活内存，牺牲计算。
- Q22: ZeRO优化？数据/模型/优化器并行分片。
- Q23: DPO vs PPO？直接偏好优化，无RM更稳定。
- Q24: MoE（Mixture of Experts）优势？稀疏激活，参数大但计算省。
- Q25: Vision Transformer（ViT）如何处理图像？Patch嵌入+Transformer。
备战建议
- 资源：GitHub wdndev/llm_interview_note、aceliuchanghong/FAQ_Of_LLM_Interview；论文“Attention Is All You Need”。
- 实践：Hugging Face Transformers库微调Llama/BERT；跑通RAG/Agent项目。
- 面试技巧：画图解释Attention、公式推导、结合项目谈优化。
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