大语言模型（LLM）面试问题集

大型语言模型（LLM）面试问题集

作者：Hao Hoang 日期：2025 年 5 月
地址：Top 50 Large Language Model (LLM) Interview Questions

这份文档汇总了 50 个关于大型语言模型（LLM）的关键问题，旨在帮助 AI 爱好者和专业人士准备面试。

问题 1：什么是分词？

答案： 分词是指将文本分解为更小的单元，如单词、子词或字符。例如：“artificial”可能会被分为“art”、“ific”和“ial”。这一过程至关重要，因为 LLM 处理的是数字形式的分词，而非原始文本。分词能够提升模型处理多种语言的能力，提高计算效率，并优化词汇表的大小，从而提升模型的性能。

问题 2：Transformer 模型中的注意力机制如何工作？

答案： 注意力机制允许 LLM 根据输入序列中不同词的重要性来生成或解释文本。通过计算查询向量、键向量和值向量之间的相似度得分（例如点积），模型能够聚焦于相关的词。例如在句子“The cat chased the mouse”中，注意力机制能够将“mouse”与“chased”关联起来。这种机制提高了模型对上下文的理解能力，使 Transformer 在处理 NLP 任务时表现出色。

问题 3：LLM 中的上下文窗口是什么？

答案： 上下文窗口指的是 LLM 一次性能够处理的分词数量，决定了模型理解或生成文本的“记忆”容量。较大的窗口（如 32,000 个分词）能够使模型考虑更多的上下文信息，从而提升在文本摘要等任务中的连贯性。然而，这也会增加计算成本。在实际部署 LLM 时，平衡窗口大小和效率是至关重要的。

问题 4：LoRA 和 QLoRA 在微调 LLM 时有什么区别？

答案： LoRA（低秩适应）是一种微调方法，通过在模型层中添加低秩矩阵来实现高效适应，同时最小化内存开销。QLoRA 在此基础上应用量化（例如 4 位精度）来进一步降低内存使用量，同时保持精度。例如，QLoRA 可以在单个 GPU 上微调一个有 700 亿参数的模型，非常适合资源受限的环境。

问题 5：Beam Search 如何改进文本生成？

答案： Beam Search 在文本生成过程中探索多个词序列，并在每一步保留前 k 个候选序列（即“光束”），而不是像贪婪解码那样只选择最有可能的词。例如，当 k = 5 时，这种平衡概率和多样性的方法能够确保输出更加连贯，尤其适用于机器翻译或对话生成等任务。

问题 6：温度参数如何控制 LLM 的输出？

答案： 温度是一个超参数，用于调节文本生成中词选择的随机性。较低的温度（例如 0.3）会更倾向于高概率词，从而产生可预测的输出。较高的温度（例如 1.5）则会通过展平概率分布增加多样性。将温度设置为 0.8 通常能够在创意性和连贯性之间取得平衡，适用于讲故事等任务。

问题 7：什么是掩码语言建模？

答案： 掩码语言建模涉及在序列中隐藏随机词，并训练模型根据上下文预测这些隐藏词。在训练中，例如 BERT 等模型使用这种方法来培养对语言的双向理解能力，使模型能够掌握语义关系。这种方法为 LLM 提供了用于情感分析或问答等任务的基础。

问题 8：什么是序列到序列模型？

答案： 序列到序列（Seq2Seq）模型将输入序列转换为输出序列，通常长度不同。它们由一个用于处理输入的编码器和一个用于生成输出的解码器组成。应用场景包括机器翻译（例如英语到西班牙语）、文本摘要和聊天机器人等，这些任务中输入和输出的长度通常是变化的。

问题 9：自回归模型和掩码模型在 LLM 训练中有什么区别？

答案： 自回归模型（如 GPT）根据先前词的顺序来预测下一个词，在生成任务（如文本补全）中表现出色。掩码模型（如 BERT）则利用双向上下文预测掩码词，适合用于理解任务（如分类）。它们的训练目标决定了它们在生成与理解方面的优势。

问题 10：什么是嵌入？

答案： 嵌入是用于表示词的密集向量，在连续空间中捕捉词的语义和句法特性。它们通常是随机初始化或使用预训练模型（如 GloVe）初始化，然后在训练过程中进行微调。例如，“dog”这个词的嵌入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。

问题 11：什么是下一句预测？

答案： 下一句预测（NSP）训练模型来判断两个句子是否是连续的。在预训练中，例如 BERT 这样的模型会学习将 50% 的正样本（连续的句子对）和 50% 的负样本（随机句子对）进行分类。NSP 通过理解句子之间的关系，提高了对话系统或文档摘要等任务中的连贯性。

问题 12：Top - k 和 Top - p 采样有什么区别？

答案： Top - k 采样从最有可能的 k 个词中（例如 k = 20）选择词进行随机采样，确保多样性的可控性。Top - p（核心）采样则选取累计概率超过阈值 p（例如 0.95）的词，适应上下文需求。Top - p 提供更大的灵活性，生成多样化且连贯的输出，适合创意写作。

问题 13：为什么提示工程对 LLM 的性能至关重要？

答案： 提示工程涉及设计输入以引发 LLM 的期望响应。例如，清晰的提示如“将这篇文章总结在 100 字内”比模糊的指令更能提高输出的相关性。它在零样本或少样本设置中特别有效，使 LLM 能够在没有广泛微调的情况下完成翻译或分类等任务。

问题 14：LLM 在微调过程中如何避免灾难性遗忘？

答案： 灾难性遗忘是指在微调过程中丢失先前知识。缓解策略包括：

• 复习：在训练中混合旧数据和新数据。
• 弹性权重巩固：优先保留关键权重以保存知识。
• 模块化架构：添加特定于任务的模块以避免覆盖之前的权重。 这些方法确保 LLM 在多个任务中保持灵活性。

问题 15：什么是模型蒸馏？

答案： 模型蒸馏训练一个较小的“学生”模型来模仿较大的“教师”模型的输出，使用软概率而非硬标签。这降低了内存和计算需求，使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，适合实时应用。

问题 16：LLM 如何处理词汇表外词？

答案： LLM 使用子词分词，如字节对编码（BPE），将词汇表外词分解为已知的子词单元。例如，“cryptocurrency”可能会被分解为“crypto”和“currency”。这种方法允许 LLM 处理罕见或新词，确保语言理解和生成的稳健性。

问题 17：Transformer 如何改进传统的 Seq2Seq 模型？

答案： Transformer 通过以下方式克服了传统 Seq2Seq 模型的局限性：

• 并行处理：自注意力机制使得所有词可以同时处理，不同于 RNN 的顺序处理。
• 长距离依赖性：注意力机制能够捕捉较远词之间的关系。
• 位置编码：这些编码保留了序列顺序的信息。 这些特点提高了模型在翻译等任务中的可扩展性和性能。

问题 18：什么是过拟合以及如何在 LLM 中进行缓解？

答案： 过拟合是指模型记住了训练数据，导致无法泛化到未见过的数据。缓解方法包括：

• 正则化：L1/L2 惩罚简化模型。
• Dropout：在训练过程中随机禁用神经元。
• 提前停止：当验证性能趋于平稳时停止训练。 这些技术确保模型能够健壮地泛化到未见过的数据。

问题 19：NLP 中的生成模型和判别模型有什么区别？

答案： 生成模型（如 GPT）通过建模联合概率来创建新数据，例如文本或图像。判别模型（如用于分类的 BERT）通过建模条件概率来区分类别，例如情感分析。生成模型擅长创造，而判别模型专注于准确分类。

问题 20：GPT - 4 与 GPT - 3 在功能和应用上有什么区别？

答案： GPT - 4 在以下几个方面超越了 GPT - 3：

• 多模态输入：可以处理文本和图像。
• 更大的上下文窗口：能够处理多达 25,000 个分词，而 GPT - 3 为 4,096 个。
• 更高的准确性：通过更好的微调减少事实性错误。 这些改进扩展了它在视觉问答和复杂对话中的应用。

问题 21：什么是位置编码？

答案： 位置编码将序列顺序信息添加到 Transformer 的输入中，因为自注意力机制本身没有顺序感知能力。使用正弦函数或学习向量来确保正确解释位置相关的词，例如“king”和“crown”，这对于翻译等任务至关重要。

问题 22：什么是多头注意力？

答案： 多头注意力将查询、键和值向量分割到多个子空间中，使模型能够同时关注输入的不同方面。例如，在一个句子中，一个注意力头可能关注语法，另一个则关注语义。这提高了模型捕捉复杂模式的能力。

问题 23：Softmax 函数在注意力机制中如何应用？

答案： Softmax 函数将注意力得分归一化为概率分布： softmax(xi) = exi / Σj exj 在注意力机制中，它将原始相似度得分（来自查询 - 键点积）转换为权重，强调相关的词。这确保了模型能够聚焦于上下文中重要的部分。

问题 24：点积在自注意力中如何发挥作用？

答案： 在自注意力中，查询向量（Q）和键向量（K）之间的点积计算相似度得分： 得分 = Q · K / √dk 高分表明词的相关性。尽管效率高，但长序列的二次复杂度（O(n²)）促使研究者探索稀疏注意力等替代方案。

问题 25：为什么语言建模中使用交叉熵损失？

答案： 交叉熵损失衡量预测词概率和真实词概率之间的差异： L = -Σ yi log(ŷi) 它惩罚错误预测，鼓励模型选择正确的下一个词，从而优化性能。

问题 26：LLM 中如何计算嵌入的梯度？

答案： 在反向传播过程中，使用链式法则计算嵌入的梯度： ∂L/∂E = ∂L/∂logits · ∂logits/∂E 这些梯度调整嵌入向量以最小化损失，完善它们的语义表示，提升任务性能。

问题 27：在 Transformer 反向传播中 Jacobian 矩阵的作用是什么？

答案： Jacobian 矩阵捕获输出相对于输入的偏导数。在 Transformer 中，它帮助计算多维输出的梯度，确保在反向传播过程中对权重和嵌入进行准确的更新，这对于优化复杂模型至关重要。

问题 28：特征值和特征向量与降维的关系是什么？

答案： 特征向量定义了数据中的主要方向，特征值指示它们的方差。在 PCA 等技术中，选择具有高特征值的特征向量可以降低维度，同时保留大部分方差，使 LLM 能够高效地处理输入数据。

问题 29：KL 散度是什么？

答案： KL 散度量化两个概率分布之间的差异： DKL(P||Q) = Σ P(x) log(P(x)/Q(x)) 在 LLM 中，它评估模型预测与真实分布之间的接近程度，指导微调以改善输出质量和与目标数据的对齐。

问题 30：ReLU 函数的导数是什么？

答案： ReLU 函数 f(x) = max(0, x) 的导数为： f’(x) = 1（x > 0 时）或 0（否则） 其稀疏性和非线性特性防止梯度消失，使 ReLU 在 LLM 训练中计算效率高且使用广泛。

问题 31：链式法则如何应用于 LLM 的梯度下降？

答案： 链式法则计算复合函数的导数： d/dx f(g(x)) = f’(g(x)) · g’(x) 在梯度下降中，它使反向传播能够逐层计算梯度，高效地更新深度 LLM 架构中的参数以最小化损失。

问题 32：Transformer 中如何计算注意力得分？

答案： 注意力得分计算如下： Attention(Q, K, V) = softmax(QKT / √dk) V 缩放点积测量词的相关性，而 softmax 将得分归一化，以聚焦于关键词，增强在文本摘要等任务中的生成能力。

问题 33：Gemini 如何优化多模态 LLM 训练？

答案： Gemini 提供以下优化：

• 统一架构：结合文本和图像处理以提高参数效率。
• 高级注意力：提高跨模态学习的稳定性。
• 数据效率：使用自监督技术减少对标注数据的需求。 这些特性使 Gemini 比 GPT - 4 等模型更稳定、更可扩展。

问题 34：有哪些基础模型？

答案： 基础模型包括：

• 语言模型：BERT、GPT - 4 用于文本任务。
• 视觉模型：ResNet 用于图像分类。
• 生成模型：DALL - E 用于内容创作。
• 多模态模型：CLIP 用于文本 - 图像任务。 这些模型通过广泛的预训练支持各种应用。

问题 35：PEFT 如何缓解灾难性遗忘？

答案： 参数效率微调（PEFT）仅更新一小部分参数，冻结其余部分以保留预训练知识。例如，LoRA 确保 LLM 能够适应新任务，同时保留核心能力，保持跨领域的性能。

问题 36：RAG 的步骤是什么？

答案： 检索增强生成（RAG）包括以下步骤：

1. 检索：使用查询嵌入获取相关文档。
2. 排序：根据相关性对文档进行排序。
3. 生成：使用检索到的上下文生成准确的响应。 RAG 提高了问答等任务中的事实准确性。

问题 37：MoE 如何增强 LLM 的可扩展性？

答案： 专家混合（MoE）使用门控函数激活特定的专家子网络以处理输入，减少计算负载。例如，每个查询可能仅使用模型参数的 10%，使数十亿参数的模型能够高效运行，同时保持高性能。

问题 38：什么是思维链（CoT）提示？

答案： 思维链（CoT）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，它将计算分解为逻辑步骤，提高逻辑推理或多步查询等复杂任务的准确性和可解释性。

问题 39：判别式 AI 和生成式 AI 有什么区别？

答案： 判别式 AI（如情感分类器）基于输入特征预测标签，建模条件概率。生成式 AI（如 GPT）通过建模联合概率创建新数据，适合文本或图像生成等任务，提供创作灵活性。

问题 40：知识图谱整合如何改进 LLM？

答案： 知识图谱提供结构化的事实数据，增强 LLM 的以下能力：

• 减少幻觉：通过图谱验证事实。
• 提高推理能力：利用实体关系。
• 增强上下文：提供结构化的上下文以改善响应。 这对于问答和实体识别等任务非常有价值。

问题 41：什么是零样本学习？

答案： 零样本学习使 LLM 能够利用预训练中的通用知识执行未训练的任务。例如，当被提示“将此评论分类为正面或负面”时，LLM 可以推断出情感而无需特定于任务的数据，展现其多功能性。

问题 42：自适应 Softmax 如何优化 LLM？

答案： 自适应 Softmax 按词频分组，减少对稀有词的计算。这降低了处理大型词汇表的成本，加速了训练和推理，同时保持了在资源受限环境下的准确性。

问题 43：Transformer 如何解决梯度消失问题？

答案： Transformer 通过以下方式解决梯度消失问题：

• 自注意力：避免顺序依赖。
• 残差连接：允许直接梯度流动。
• 层归一化：稳定更新。 这些确保了深度模型的有效训练，与 RNN 不同。

问题 44：什么是少样本学习？

答案： 少样本学习使 LLM 能够利用预训练知识在仅有少量示例的情况下执行任务。其优势包括减少数据需求、快速适应和成本效率，使其适合专业文本分类等特定任务。

问题 45：如果 LLM 生成有偏见或不正确的输出，如何修复？

答案： 要解决有偏见或不正确的输出：

1. 分析模式：识别数据或提示中的偏见来源。
2. 增强数据：使用平衡的数据集和去偏技术。
3. 微调：使用精选的数据或对抗方法重新训练。 这些步骤提高了公平性和准确性。

问题 46：Transformer 中的编码器和解码器有什么区别？

答案： 编码器将输入序列处理为抽象表示，捕捉上下文。解码器生成输出，使用编码器的输出和先前的词。在翻译中，编码器理解源语言，而解码器生成目标语言，从而有效完成序列到序列任务。

问题 47：LLM 与传统统计语言模型有什么区别？

答案： LLM 使用 Transformer 架构、大规模数据集和无监督预训练，而传统统计模型（如 N - 元模型）依赖于更简单、基于监督的方法。LLM 能够处理长距离依赖、上下文嵌入和多种任务，但需要大量的计算资源。

问题 48：什么是超参数？

答案： 超参数是预设的值，如学习率或批量大小，控制模型训练。它们影响收敛和性能；例如，学习率过高可能导致训练不稳定。调整超参数可以优化 LLM 的效率和准确性。

问题 49：什么是大型语言模型（LLM）？

答案： LLM 是经过大量文本语料库训练的 AI 系统，能够理解和生成类似人类的语言。拥有数十亿个参数，LLM 在翻译、摘要和问答等任务中表现出色，通过上下文学习实现广泛的应用。

问题 50：LLM 在部署中面临哪些挑战？

答案： LLM 的挑战包括：

• 资源密集：高计算需求。
• 偏见：可能延续训练数据中的偏见。
• 可解释性：复杂的模型难以解释。
• 隐私：可能存在数据安全问题。 解决这些问题可以确保 LLM 的合乎伦理和有效的使用。

结论： 这份指南提供了从核心概念到高级技术的深入的 LLM 知识。与您的 LinkedIn 社区分享它，以启发和教育有抱负的 AI 专业人士。如需更多 AI/ML 见解，请在您的 LinkedIn 上与我连接。