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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Transformer、Attention机制、深度学习基础、大模型微调、LoRA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。

2 道题目建议用时 6 分钟专项面试练习

全部题目 2 道题

01

请描述大模型微调(fine-tuning)的基本流程,并说明全量微调与参数高效微调(如LoRA)的主要区别。

考察候选人对大模型微调核心概念的理解,以及能否清晰对比不同微调策略的适用场景与优缺点。
02

Attention的QKV怎么计算,WQ/WK/WV的形状是什么?

考察候选人对Transformer核心机制的掌握程度,不只要说出公式,还要能画出矩阵形状并解释维度变化。
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