大模型应用开发日常实习小厂面经

岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...

给我面没招，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.python中的锁GIL？2.with语句了解么？3.深拷贝，浅拷贝？用什么方法实现？4.装饰器知道吗？5.迭代器和生成器区别？6.代码慢（瓶颈）分析？用什么？7.反问

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

给我面没招了，感觉自己好菜，发点面经攒攒人品1、 PPO 与 GRPO 的区别，分别介绍他们的优势与缺点2、 DPO 对齐训练的曲线是怎么样的，正例的概率会提升嘛3、 Deepseek -R1里面不仅推理能力很好，而且文采能力也很好，这个是个开放问题，如何让模型的文采能力也很好呢4、 DPO 如何解决回答过长的问题，除了正则5、开放问题：为什么现在大家都在关注于大模型的推理能力 reasoning6、对于一个 base model 如何增强大模型的 reasoning 能力7、模型选型时是否做定性定量对比ab test，客观数据验证文心性能不好了吗8、 DPO 除了长度问题还有其他的问题嘛，与问题2对应， reward hacking ？都没有奖励模型了