@_rohit_tiwari_：想在下次LLM面试中脱颖而出？这里有Top 50 LLM面试题 https://drive.google.com/file/d/1KiLQ0hH9XKEEd…
摘要
Rohit Tiwari发布了一条推文，分享了一个Google Drive文档，涵盖了Top 50 LLM面试题，涉及核心概念、训练、微调、生成技术和架构。
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缓存时间: 2026/05/22 13:56
想在下次 LLM 面试中脱颖而出吗？
查看 Top 50 LLM 面试题
https://drive.google.com/file/d/1KiLQ0hH9XKEEdojwxbZeFDZPmItA4z1q/view…
核心 LLM 概念 ↳ 分词与嵌入 ↳ 注意力机制与多头注意力 ↳ 上下文窗口与位置编码 ↳ 自回归模型 vs. 掩码模型
训练与微调 ↳ LoRA vs. QLoRA ↳ 掩码语言建模 ↳ 下一句预测 ↳ 避免灾难性遗忘 ↳ 模型蒸馏与 PEFT ↳ 处理词表外词汇
文本生成技术 ↳ 束搜索 vs. 贪心解码 ↳ 温度、top-k 与 top-p 采样 ↳ 思维链提示 ↳ 零样本与少样本学习
优化与数学基础 ↳ 梯度、雅可比矩阵与链式法则 ↳ 交叉熵损失、KL 散度 ↳ 特征值、特征向量与降维 ↳ ReLU 导数与梯度消失
架构与扩展 ↳ Seq2Seq vs. Transformer ↳ 编码器 vs. 解码器 ↳ 混合专家模型（MoE） ↳ 检索增强生成（RAG） ↳ 知识图谱集成
应用与对比 ↳ 生成式模型 vs. 判别式模型 ↳ LLM vs. 传统统计语言模型 ↳ GPT-4 与 GPT-3 的差异 ↳ 基础模型（语言、视觉、多模态）
实践考量 ↳ 超参数及其作用 ↳ 处理偏差与错误输出 ↳ 部署挑战：计算、可解释性、隐私
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