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大模型算法工程师面试题库

面向大模型算法工程师相关面试,围绕强化学习、GRPO、Transformer、SFT、注意力机制等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

137 道题目建议用时 411 分钟专项面试练习

全部题目 137 道题

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Transformer 中为什么要用多头注意力?单头注意力有什么局限性?

考察对多头注意力设计动机的理解,以及能否从表达能力、子空间、梯度等角度分析单头注意力的局限。
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GRPO 和 PPO 在 RLHF 中的核心区别是什么?

考察对 RLHF 中 PPO 与 GRPO 算法差异的理解,重点在优势估计、价值网络和采样方式。
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vLLM 的核心优势是什么?

考察对 vLLM 推理引擎关键机制的理解,尤其是 PagedAttention 与 KV Cache 管理。
136

为什么在推荐系统中引入 RAG?知识库的数据来源和构建流程是怎样的?

考察将 RAG 用于推荐系统的动机,以及知识库从数据源到可检索索引的完整构建流程。
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嵌入模型为什么选 BGE?FAISS 索引是如何构建的?

考察嵌入模型选型依据与 FAISS 索引构建、参数选择的实践理解。
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