大模型技术迭代的速度正以"月"为单位颠覆行业认知------2025年的面试战场，早已不是比拼手写Transformer公式或调参技巧的擂台。随着技术落地深水区的到来，企业对人才的筛选逻辑发生剧变：能否用大模型撕开商业缺口，成为衡量价值的唯一标尺。
本文基于上百场真实面试复盘，提炼出2025年大厂高频考题的四大核心模块：
- 技术深水区攻坚（如多模态对齐中的模态冲突消解、MoE架构的动态负载优化）
- 工程化绞杀战（千亿模型端侧部署、推理延迟与成本的帕累托最优解）
- 商业闭环设计（从Agent工作流重构传统业务，到AB测试框架量化模型收益）
- 合规性攻防（模型幻觉的实时监测、数据隐私与输出安全性的平衡术）
题目覆盖字节"直播场景多模态实时互动方案"、阿里"大模型驱动的供应链决策系统"、腾讯"游戏NPC人格一致性保持"等真实业务场景，每道题附三阶解析：技术方案设计→工程陷阱预判→ROI测算推演。
无论你是想冲刺大厂的应届生，还是计划从传统算法转型的老兵，这份手册将帮你跳过"技术内卷"的泥潭，直击"技术变现"的靶心------2025年，大模型的竞争注定属于那些左手握算法，右手执商业的"双核破壁人"。
字X跳动 大模型高频面试题
- 能否概述一下 Transformers 的架构?
- 下一句预测(NSP)在语言建模中是如何使用的？
- 如何评价语言模型的性能？
- 生成语言模型如何工作？
- 大型语言模型上下文中的标记是什么？
- 在NLP中使用基于Transformer的架构与基于LSTM的架构有何优势？
- 能是供一些大型语言模型中对齐问题的例子吗？
- 自适应 Softmax在大型语言模型中有何用处？
- BERT训练如何进行？
- Transformer 网络比比CNN和RNN有何优势?
- 有没有办法训练大型语言模型（LLM)来存储特定的上下文？
- 您可以在LLM中使用哪些迁移学习技术？
- 什么是迁移学习？为什么它很重要？
- 编码器和解码器模型有什么区别？
- Wordpiece和 BPE有什么区别?
- (LLMD) 中的全局注意力和局部注意力有何区别？
- LLM 中的next-token-prediction和 masked-language-modeling有什么区别?
- 为什么基于Transformer 的架构中需要多头注意力机制？
- 为什么要使用编码册-解码册RNN而不是普通的序列到序列RNN进行自动翻译？
- 解释一下Transformer 架构中的Self-Attention机刷是什么?
- 迁移学习如何在(LLM)中发挥作用？
- LLM参数与神经网络中的权量有何关系？
- 精细调整LLM有哪些缺点?
- BERT 中的Word Embedding、Position Embedding和 PositionalEncoding有什么区别？
- 基于特征的迁移学习与(LLM)中的微调有何区别？
- 为什么transformer 需要位量编码？
腾X 大模型高频面试题
- RAG技术体系的总体思路
- 使用外挂知识库主要为了解决什么问题？
- 如何评价RAG项目效果的好坏?
- 大模型的幻觉问题、复读机问题是什么？
- 针对问题幻觉问题、复读机问题有没有什么解决办法？
- 出现幻觉问题、复读机问题的原因有哪些？
- 当前主流的开源大模型是哪个，其架构具体是怎样的？
- 有哪几种SFT方法？(点)
- 什么是lona微调？
- RAG的检素阶段，常见的向量检素模型有哪些？
- 针对通用的RAG，你觉得还有哪些改进点？
- 什么是LangChain?
- LangChain的常用模块有哪些?
- SFT和RLHF优劣对比比
- 大模型训练经常出现一些OOM问题，在现有硬件基础下，有什么性能提升trick
- LLaMA模型输入句子理论上可以无限长吗？
- 如何让大横型处理更长的文本？
- 大模型推理时，显存中有那几那分数据？
- 介绍下ChatGLM
- 介绍下GLU撇活语数和SwiGLU邀活通数
- LLaMA1/2的异同
- 模型在训练和推理的时候各占用显存的多少？
- 详细说说Deepspeed的机制
- 什么是混合精度训练？
- 什么是prefix LLM和casual LLM
- 说一说针对MHA后续的一些计算优化工作
- 说说attention几种常见的计算方式
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阿X巴巴 大模型高频面试题
一、基础面
- 目前主流的开源模型体系有哪些？
- prefixLM和causal LM区别是什么？
- 涌现能力是啥原因？
- 大模型LLM的架构介绍？
二、进阶面
- 什么是LLMS复读机问题？
- 为什么会出现LLMS复读机问题？
- 如何缓解LLMS复读机问题?
- llama输入句子长度理论上可以无限长吗？
大厂LLM面试必考题
- Transformer的优缺点
- Encoder端和Decoder端是如何进行交互的?
- 为什么需要multi-head attention?
- QK为什么要除以dk来进行Scale?
- 为什么使用不同的K和Q，为什么不能使用同一个值？
- 在计attention score的时如何对padding做mask操作?
- self-attention是什么?
- 关于 self-attention为什么它能发挥如此大的作用?
- Transformer 中的Add & Norm 模块,具体是怎么做的?
- 简单介绍一下Transformer的位量编码？有什么意义和优缺点？
- 为什么transformer块使用LayerNormi而不是BatchNorm?
- Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别？
- Transformer attention的注意力矩阵的计算为什么用乘法而不是加法？
- Transformer的残差结构及意义
- Transformer的并行化体现在哪里，Decoder可以做并行化吗?
由于篇幅限制就只截图展示部分内容了！
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如何学习AI大模型？
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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