前言在2026年AI大模型的面试中常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点给出一些常见的问题和答案示例。1. 基础知识问题请简要介绍目前主流的大模型体系有哪些答案目前主流的大模型体系主要包括GPT系列由OpenAI发布基于Transformer架构的语言模型包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成能力和语言理解能力。BERT由Google发布一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处理任务上取得了显著效果。XLNet由CMU和Google Brain发布一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练能够建模全局依赖关系。RoBERTa由Meta原Facebook发布基于BERT进行改进通过更大规模的数据和更长的训练时间取得了更好的性能。T5由Google发布一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5可以处理多种自然语言处理任务如文本分类、机器翻译、问答等。2. 训练过程问题大型语言模型LLM通常如何进行训练答案大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。预训练模型接触到来自多个来源的大量文本数据从而扩展其知识库并广泛掌握语言。微调为了提高性能在特定任务或领域例如语言翻译或问答上对预训练的模型进行再训练。3. 应用问题LLM的典型应用有哪些答案LLM有许多应用包括但不限于文本创作如写作故事、文章或剧本。语言翻译将一种语言翻译成另一种语言。文本摘要自动提取长文本的主要内容。问答系统回答用户提出的问题。情感分析分析文本中的情感倾向。信息检索从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。代码开发辅助编程人员编写代码甚至自动生成代码片段。4. 挑战和前沿趋势问题你认为当前AI大模型面临的主要挑战是什么答案当前AI大模型面临的主要挑战包括计算资源大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。数据偏见训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果。可解释性大模型通常缺乏可解释性使得人们难以理解其决策过程。模型效率如何在保证性能的同时提高模型的效率减少资源消耗。面试题笔记分享为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境提高自己的技术本文给大家整了一套涵盖Android所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈说是面试问到了很多这里面的知识点。每一章节都是站在企业考察思维出发作为招聘者角度回答。从考察问题延展到考察知识点再到如何优雅回答一面俱全可以说是求职面试的必备宝典每一部分都有上百页内容接下来具体展示完整版可直接下方扫码领取。有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取大模型(LLMs)基础面1.目前 主流的开源模型体系 有哪些?2.prefix LM 和 causal LM 区别是什么?3.涌现能力是啥原因?4.大模型 LLM的架构介绍?大模型(LLMs)进阶面1.llama 输入句子长度理论上可以无限长吗?2.什么是 LLMs 复读机问题?3.为什么会出现 LLMs 复读机问题?4.如何缓解 LLMs 复读机问题?5.LLMs 复读机问题6.lama 系列问题7.什么情况用 Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型咋选?8.各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?9.如何让大模型处理更长的文本?大模型(LLMs)微调面1.如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存?2.为什么 SFT之后感觉 LLM傻了?3.SFT 指令微调数据 如何构建?4.领域模型 Continue PreTrain 数据选取?5.领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力?6.领域模型 Continue PreTrain 如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识?7.进行 SFT操作的时候基座模型选用Chat还是 Base?8.领域模型微调 指令数据输入格式 要求?9.领域模型微调 领域评测集 构建?10.领域模型词表扩增是不是有必要的?11.如何训练自己的大模型?12.训练中文大模型有啥经验?13.指令微调的好处?14.预训练和微调哪个阶段注入知识的?15.想让模型学习某个领域或行业的知识是应该预训练还是应该微调?16.多轮对话任务如何微调模型?17.微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘是怎么回事?大模型(LLMs)langchain面1.基于 LLM向量库的文档对话 基础面2.基于 LLM向量库的文档对话 优化面3.LLMs 存在模型幻觉问题请问如何处理?4.基于 LLM向量库的文档对话 思路是怎么样?5.基于 LLM向量库的文档对话 核心技术是什么?6.基于 LLM向量库的文档对话 prompt 模板如何构建?7.痛点1:文档切分粒度不好把控既担心噪声太多又担心语义信息丢失2.痛点2:在基于垂直领域 表现不佳3.痛点 3:langchain 内置 问答分句效果不佳问题4.痛点 4:如何 尽可能召回与 query相关的Document 问题5.痛点5:如何让 LLM基于 query和 context得到高质量的response6.什么是 LangChain?7.LangChain 包含哪些 核心概念?8.什么是 LangChain Agent?9.如何使用 LangChain ?10.LangChain 支持哪些功能?11.什么是 LangChain model?12.LangChain 包含哪些特点?大模型(LLMs):参数高效微调(PEFT)面1.LORA篇2.QLoRA篇3.AdaLoRA篇4.LORA权重是否可以合入原模型?5.LORA 微调优点是什么?6.LORA微调方法为啥能加速训练?7.如何在已有 LORA模型上继续训练?1.1 什么是 LORA?1.2 LORA 的思路是什么?1.3 LORA 的特点是什么?2.1 QLORA 的思路是怎么样的?2.2 QLORA 的特点是什么?8.3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的?为什么需要 提示学习(Prompting)?9.什么是 提示学习(Prompting)?10.提示学习(Prompting)有什么优点?11.提示学习(Prompting)有哪些方法能不能稍微介绍一下它们间?4.4.1为什么需要 P-tuning v2?4.4.2 P-tuning v2 思路是什么?4.4.3 P-tuning v2 优点是什么?4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么?4.3.1为什么需要 P-tuning?有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取大模型评测面(LLMs)三大模型怎么评测?大模型的 honest原则是如何实现的?模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识怎么训练这种能力?大模型(LLMs)强化学习面奖励模型需要和基础模型一致吗?RLHF 在实践过程中存在哪些不足?如何解决 人工产生的偏好数据集成本较高很难量产问题?如何解决三个阶段的训练(SFT-RM-PPO)过程较长更新迭代较慢问题?如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型(2训练2推理)对计算资源的要求较高问题?如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】