LLM面试真题集锦（收藏版）：从一面到三面全覆盖，助你轻松斩获大厂offer！

本文精心整理了大模型（LLM）岗位全流程三面面试真题，覆盖Transformer核心架构、位置编码变体、多模态大模型原理、DPO/SFT训练策略等高频技术考点，同时包含样本不均衡处理、感受野分析、过拟合/欠拟合解决方案、reward hacking规避等实操问题，搭配经典手撕代码题。无论你是刚入门大模型领域的小白程序员，还是正在冲刺大厂的资深技术人，这份面试指南都是夯实基础、提升应试能力的必备资料，建议收藏反复研读，助力高效备战面试！

一面：基础能力与核心知识点考察

一面重点考察大模型基础理论知识、问题解决思路及基础编码能力，以下是完整真题：

自我介绍（提示：重点突出与大模型相关的学习/项目经历，简洁明了）
讲述论文内容和细节（提示：需说清研究背景、核心创新点、实验设计及结论，准备被追问细节）
模型训练中遇到样本标签分布极度不均衡时，常用的解决方法有哪些？
Transformer的Encoder部分能看到所有token，你认为感受野是越大越好还是越小越好？请说明理由。
位置编码相关：对比正弦余弦（sin/cos）编码、BERT可学习位置编码，说明RoPE编码的优势所在。
请分别定义欠拟合和过拟合，并阐述各自的常见解决策略。
Transformer位置编码的基底为何设置为10000？背后的设计逻辑是什么？
手撕代码题：岛屿的数量（考点：图的遍历，深度优先搜索/广度优先搜索基础应用）

二面：进阶技术与实操能力考察

二面聚焦大模型进阶技术方向、训练策略实操及中等难度编码能力，真题如下：

自我介绍（提示：可结合一面反馈，补充自身在大模型领域的优势或项目亮点）
讲述论文内容和细节（提示：侧重自身贡献与技术难点突破，准备应对跨领域追问）
你是否了解多模态大模型？请简要介绍几款你熟悉的多模态大模型及其核心特点。
DPO与SFT的核心区别是什么？能否先进行DPO训练再进行SFT训练？请说明原因。
在大模型对齐训练中，如何处理reward hacking（奖励黑客）问题？
若将DPO应用于第一轮对话场景，应如何设计实现？数据集合的构造思路是什么？
手撕Hot100代码题：二叉树的右视图（考点：树的层次遍历/深度优先搜索，节点位置信息提取）

三面：综合能力与发展潜力考察

三面着重考察项目/实习实操产出、综合问题解决能力、高阶编码能力及行业认知，真题如下：

自我介绍（提示：简洁总结个人优势，关联应聘岗位的核心需求）
介绍实习期间的核心产出；说明实习中最有意思和最具挑战性的部分；分享你在项目中选择特征的核心思路与方法。
代码题：买卖股票的最佳时机含冷冻期（考点：动态规划，多状态转移逻辑设计）
谈谈你对LLM未来发展趋势及核心优化方向的看法；并进行反问环节（提示：反问可聚焦团队技术方向、项目落地难点等有价值的问题）

如何学习大模型 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。

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