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。
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。
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】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
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。
