这是一份值得收藏的大模型面试真题汇总——大语言模型和RAG篇(2026最新版)
Hello，欢迎关注崧雷AI工具箱，一个只写AI干货的公众号。2026年，关于AI技术，我将持续关注的大概有下面这些：更智能、更高效、更经济的大模型（Transformer架构优化、MoE类大模型、超稀疏类大模型、注意力优化等）、大模型的预训练、后训练和微调、推理大模型、原生多/全模态理解大模型、图像生成大模型、视频生成大模型、世界模型、代码大模型、AI Agent（智能体系统）、上下文工程、推理引擎、理解和生成大一统的模型、强化学习、在线学习和持续学习（大模型训练和学习新范式）。OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini、xAI的Grok、阿里Qwen、DeepSeek、字节豆包系列、智谱GLM、月之暗面Kimi、MiniMax、百度文心、蚂蚁百灵、讯飞星火、美团龙猫、腾讯混元，以及商汤、阶跃星辰、面壁智能等。关于AI产品、AI工具和AI应用，我会持续关注的大概有这些：字节豆包/阿里千问/文心一言等C端综合类AI助手、办公智能体（扣子、Kimi、天工、Minimax Agent、WPS AI等）、知识库工具如ima、图像视频创作工具（Nano Banana、Lovart、字节seed图像和视频生成模型、通义万相等）、AI coding类应用（AI IDE如Google Antigravity 、Qoder、Trae、CodeBuddy，Cli端的Claude Code、Open Code类）、智能搜索类AI工具（秘塔AI搜索、夸克等）、深度研究类工具（Kimi深度研究、千问深度研究）、垂直领域的AI产品（如蚂蚁阿福这类健康助手，视频创作助手剪映等），AI coding模型如Claude Opus，通用智能体助手如OpenClaw等。本文主要针对想要或者正在从事大语言模型、知识库、搜索增强生成（RAG）的研发、产品和测试同学，在面试中会遇到什么样的问题？以下主要来自于各位从事大模型研发、产品和测试的同学、朋友在面试互联网大厂、AI科技公司的相关AI岗位遇到的的问题汇总。1、大语言模型的训练过程是什么？一般分为哪几个阶段？2、详细解释Transformer模型中的自注意力机制是如何工作的？其中的Q、K、V分别代表什么？3、详细介绍大语言模型中的旋转位置编码（RoPE），对比绝对位置和相对位置编码技术，它的优、劣势分别是什么？4、简述以下几种Attention机制的核心原理和区别。主要是：MHA（Multi-Head Attention）、MQA（Multi-Query Attention）、 GQA（Grouped-Query Attention）、MLA（Multi-head Latent Attention）。5、大语言模型上下文长度的扩展方法都有哪些？可以从位置编码优化、模型架构改进、训练策略优化以及推理/系统级方案进行分析6、在大模型领域，稠密模型和混合专家模型之间都有哪些区别？分别在什么应用场景下适用？7、在大语言模型中，都有哪些常用的高效微调技术（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）？什么情况下需要进行微调？8、Lora微调的技术原理是什么？在实际微调中，数据集是如何构建的？数据配比是什么？训练的参数是什么？微调后效果是如何进行验证的？9、是否熟悉Megatron/DeepSpeed/LLaMA-Factory/ms-swift 等训练微调框架？讲一讲它们之间的区别10、从技术原理、训练难度、训练稳定性、训练成本、适用场景等多个方面来对比PPO、DPO、GRPO、DAPO、GSPO等强化学习算法11、比较Encoder-Only, Decoder-Only和Encoder-Decoder这几种模型架构，并说明它们各自最擅长的任务类型，可以用Bert、GPT和T5模型来举例说明。12、大语言模型的采样策略都有哪些？你对大模型的采样参数是如何理解的？针对不同的使用场景，如何设置详细的数值？13、解释MoE架构的基本原理。在工程实现中，MoE 面临的主要挑战是什么（如负载均衡、通信开销）？如何解决？14、在全量微调和参数高效微调 (PEFT, 如 LoRA) 之间，你会如何根据业务场景做选择？LoRA的秩 (Rank) 和 缩放系数 (Alpha) 对效果有何影响？15、假设我们需要部署一个内部知识库问答系统，要求 QPS 50+，首字延迟 (TTFT) < 500ms，且显存资源有限（仅 4 张 A100）。请结合你熟悉的量化（AWQ/GPTQ）、推理框架（vLLM）和模型选型（MoE/Dense），给出一个具体的部署方案，并说明你在精度、速度和成本之间做的权衡。16、在 PTQ（训练后量化）中，GPTQ 和 AWQ 的核心区别是什么？AWQ 是如何保护“激活异常值”的？如果在量化后发现模型在特定任务（如逻辑推理）上性能下降明显，你会采取哪些补救措施（如 QAT 或 混合精度）？17、详细解释 Transformer 架构中的位置编码。为什么Qwen、DeepSeek、GLM等现代模型倾向于使用 RoPE而不是绝对位置编码？RoPE 在外推方面有什么优势？18、在大模型预训练中，数据质量对模型性能至关重要。请描述一套完整的高质量预训练数据清洗 pipeline 应该包含哪些关键步骤？如何检测并去除重复数据？19、解释 FlashAttention 的核心原理。它是如何通过IO感知来加速 Attention 计算的？在显存受限的情况下，它对训练和推理有什么具体影响？20、在大语言模型推理阶段，KV Cache 的作用是什么？随着序列长度增加，KV Cache 会带来什么挑战？请介绍一种显存管理优化技术（如 PagedAttention 或 Prefix Caching）。21、为了降低推理延迟和成本，模型量化是常用手段。解释 PTQ（训练后量化）和 QAT（量化感知训练）的区别。在 LLM 中，为什么激活值的量化比权重量化更难？22、假设你在进行千卡集群的大模型预训练时，训练 Loss 突然出现剧烈震荡（Loss Spike）甚至变成 NaN，描述你的排查思路和解决步骤。23、原始Transformer 使用 Post-Norm，而现代大语言模型普遍采用 Pre-Norm 和 RMSNorm。请解释 Pre-Norm 为什么更利于深层网络训练？RMSNorm 相比 LayerNorm 去掉了什么操作，带来了什么收益？24、新一代的 SOTA模型普遍采用了 激活函数SwiGLU，写出 SwiGLU 的公式，并分析它为什么能提升模型性能？在参数量计算上，为了保持总参数量不变，SwiGLU 结构的中间层维度应该如何调整？25、训练千亿参数模型需要多机多卡。请简述数据并行（DP）、张量并行（TP）和流水线并行（PP）的区别。在 Transformer 层内部，TP 通常是如何切分 Attention 和 FFN 矩阵的？26、标准的Scaled Dot-Product Attention的空间和时间复杂度均为O（n2）。在处理100万token的上下文时，这会直接导致OOM。列举并对比至少三种常见的稀疏注意力或高效注意力变体的核心思想，并说明它们如何突破这一瓶颈。27、你是否关注了2025年deepseek模型的一些新进展？比如稀疏注意力机制（DSA）、参数精度（UE8M0 FP8 Scale）、流形约束超连接（MHC）、“条件记忆”机制方面的论文28、在LLM的推理阶段，Transformer模型通常使用KV Cache来加速。结合公式推导，说明KV Cache具体缓存了哪些张量？为什么只缓存K和V，而不缓存Q？如果使用MQA（Multi-Query Attention）或GQA（Grouped-Query Attention），KV Cache的存储结构会发生怎样的变化？29、解释大语言模型中的Pre-Norm（Pre-LayerNormalization）和Post-Norm的结构差异。为什么现在的百亿、千亿大模型训练普遍采用Pre-Norm？30、FlashAttention V1和V2是如何通过算子融合和Tiling来加速Attention计算的？它解决的核心问题（主要是IO瓶颈）是什么？31、大语言模型推理过程中的 Prefill 和 Decode 阶段分别做了什么？请详细解释 KV Cache 在这两个阶段中是如何生成和使用的，以及为什么这两个阶段无法高效地混合在同一批次的计算中？32、前馈神经网络（FFN）在Transformer中扮演什么角色？通常包含哪些层？为什么FFN的维度一般比注意力维度大？33、残差连接在Transformer中的作用是什么？如果不使用残差连接会怎样？34、解释自回归（Autoregressive）语言模型与自编码（Autoencoding）语言模型的区别，并举例说明。35、请说明KV缓存（KV Cache）在Transformer解码推理中的作用，它是如何加速生成的？36、请解释“稀疏注意力”的基本思想，列举几种常见的稀疏注意力模式。37、什么是“因果掩码”？在训练和推理阶段分别如何使用？38、大语言模型预训练通常采用什么目标函数？解释最大似然估计在语言建模中的应用。39、解释“困惑度”（Perplexity，PPL）作为语言模型评估指标的优缺点。40、什么是“词表”和“分词”？BPE（Byte Pair Encoding）分词算法是如何工作的？41、混合精度训练的原理是什么？它如何节省显存并加速训练？43、比较LoRA、Adapter、Prefix Tuning、P-Tuning等参数高效微调方法的异同。44、解释“思维链”（Chain-of-Thought）提示的原理，它如何提升复杂推理能力？45、解释大语言模型“贪婪解码”、“束搜索”和“采样”的异同。46、模型量化（Quantization）的基本原理是什么？常用的量化方法（如GPTQ、AWQ）有哪些？47、Multi-Head Attention 相比 Single-Head Attention 的优势是什么？Head 数设置对模型有什么影响？48、Decoder-only 架构与 Encoder-Decoder 架构在 LLM 中的应用场景有何不同？为什么目前主流 LLM 多采用 Decoder-only？49、Transformer 中的残差连接主要解决了什么问题？在深层网络中是否会出现梯度消失？50、请介绍几种常见的 Tokenization 算法（如BPE, WordPiece, Unigram），它们各有什么优缺点？51、词表大小对模型性能和推理速度有什么影响？如何确定合适的词表大小？52、LLM的预训练过程中的 Loss 曲线突然震荡或上升，可能的原因有哪些？如何排查？53、混合精度训练的原理是什么？FP16 和 BF16 有什么区别？54、如何处理预训练数据中的多语言混合问题？是否需要平衡各语言的比例？55、在预训练阶段，如何防止模型记忆训练数据中的隐私信息？56、请详细解释 LoRA (Low-Rank Adaptation) 的原理，为什么它能在减少参数量下保持效果？57、什么是 Prompt Tuning 和 P-Tuning？它们与 LoRA 相比有什么优缺点？58、在 SFT（监督微调）阶段，如何构造高质量的指令数据集？59、多任务学习在 LLM 微调中如何实现？如何平衡不同任务的 Loss？60、解释一下 QLoRA，它如何实现显存的高效利用？61、如果微调后模型出现“复读机”现象（重复生成），可能的原因是什么？如何解决？62、请解释 KV Cache 机制，它是如何加速自回归生成的？63、INT8 量化和 FP4 量化对模型精度的影响通常有多大？如何校准？64、在推理服务中，Continuous Batching相比传统 Batching 有什么优势？65、如何估算一个72B 模型在 FP16 精度下的显存占用？推理时需要考虑哪些额外开销？66、请解释数据并行（DP）、张量并行（TP）和流水线并行（PP）的区别及通信开销。67、ZeRO优化技术分为哪几个阶段（ZeRO-1/2/3）？各阶段优化了什么？68、在千卡集群训练中，如何处理节点故障？断点续训策略如何设计？70、什么是大模型幻觉？有哪些技术手段可以检测或减少幻觉？1、请简述 RAG 的基本工作原理，并解释它如何解决大模型的“幻觉”问题？2、在什么场景下你会选择 RAG 而不是对基座模型进行 Fine-tuning？两者的边界在哪里？3、RAG 系统中的“检索”和“生成”两个阶段，哪个对最终效果的影响更大？为什么？4、解释一下 Naive RAG 的主要局限性有哪些？Advanced RAG 是如何改进的？5、当知识库更新时，RAG 系统相比 Fine-tuning 模型有什么优势？如何实现知识的实时性？6、如何理解 RAG 中的“上下文窗口限制”？当检索内容超过窗口限制时有哪些处理策略？7、RAG 是否适用于所有类型的问答任务？请举例说明不适合使用 RAG 的场景。8、在 RAG 架构中，如何平衡检索的延迟与生成的准确性？9、什么是 Modular RAG？它相比传统端到端 RAG 有什么架构上的优势？10、常见的文本分块策略有哪些？固定大小分块有什么缺点？11、如何确定最优的 Chunk Size？它与 Embedding 模型和检索效果有什么关系？12、解释一下“滑动窗口”分块法，重叠部分的作用是什么？13、针对包含表格、图片的 PDF 文档，RAG 系统应该如何进行解析和分块？14、什么是语义分块？它相比固定字符分块计算成本更高，值得吗？15、在 RAG 中，Metadata（元数据）的作用是什么？如何利用元数据优化检索？16、什么是“父文档 - 子块”索引策略？它解决了什么问题？17、数据清洗在 RAG pipeline 中至关重要，你会去除哪些类型的噪声？18、如何处理知识库中的重复内容？重复数据对向量检索有什么负面影响？19、当知识库需要增量更新时，如何高效地更新向量索引而不重建整个库？20、如何选择适合特定垂直领域的 Embedding 模型？通用模型有什么不足？21、Embedding 向量的维度对检索性能和存储成本有什么影响？22、如何处理多语言场景下的 RAG？是使用多语言 Embedding 还是翻译查询？23、解释一下对比学习在训练 Embedding 模型中的作用。24、什么是“查询 - 文档不匹配”问题？如何缓解？25、请简述 ColBERT 模型的 Late Interaction 机制及其在 RAG 中的优势。26、向量量化技术（如 PQ, SQ）在向量数据库中的应用及精度损失如何评估？27、如果 Embedding 模型发生了版本迭代，历史向量数据该如何处理？28、是否需要对 Embedding 向量进行归一化处理？为什么？29、如何检测 Embedding 空间中的“分布漂移”？30、dense retrieval（稠密检索）和 sparse retrieval（如 BM25）各有什么优缺点？31、什么是混合检索？如何确定 Dense 和 Sparse 分数的融合权重？32、请解释 HNSW 算法的原理，以及它如何平衡检索速度与召回率？33、在向量数据库中，IVF（倒排文件索引）和 HNSW 适用场景有何不同？36、什么是 Step-back Prompting？它在复杂推理检索中如何起作用？37、针对多跳推理问题，RAG 系统应该如何设计检索流程？38、如何实现基于路由的检索？即如何判断查询该走哪个知识库？40、为什么在检索后通常需要一个 Re-ranker（重排序）模型？41、Cross-Encoder 和 Bi-Encoder 在重排序任务中有什么区别？42、重排序模型会显著增加延迟，有哪些工程手段可以优化？43、什么是 MMR？它在 RAG 中用于解决什么问题？44、如何评估重排序模型带来的实际收益（Recall@K vs NDCG）？45、在 Top-K 选择中，K 值的大小对生成效果有什么影响？如何动态确定 K？47、如何利用 LLM 本身进行重排序？成本是否可控？48、检索到的文档中如果包含相互矛盾的信息，生成阶段该如何处理？49、是否需要对检索到的片段进行去重？基于语义去重还是基于哈希去重？50、设计一个 RAG 的系统 Prompt，需要包含哪些关键要素（如角色、约束、引用要求）？52、当检索内容不足以回答问题时，如何 Prompt 模型使其回答“我不知道”而不是编造？53、在 RAG 中，Temperature 参数通常设置为多少？为什么？54、如何处理多轮对话中的 RAG？历史对话信息如何融入检索查询？55、什么是“提示注入”？在 RAG 检索内容中如何防御？56、针对长文档摘要任务，RAG 的生成策略与问答任务有何不同？57、如何解析 LLM 生成的结构化输出（如 JSON）以便后续处理？59、解释 Agentic RAG 的概念，Agent 在 RAG 中扮演什么角色？60、什么是 Graph RAG？它相比基于向量的 RAG 在解决全局理解问题上有何优势？61、简述 Self-RAG 的工作原理，它是如何实现自我反思的？62、什么是 CRAG（Corrective RAG）？它如何评估检索质量并进行修正？63、解释 FLARE（Forward-Looking Active REtrieval）的主动检索机制。64、什么是 RAPTOR 架构？它如何通过树状结构处理长文档？67、在 Auto-merging Retrieval 中，如何决定哪些块应该被合并？68、请列举 RAG 系统评估的核心指标（如 RAGAS 框架中的指标）。69、在 Milvus、Elasticsearch 和 PGVector 中，如何为 RAG 系统选型？70、面对高并发 QPS，RAG 检索服务如何进行水平扩展？73、如何设计一个支持多租户数据隔离的 RAG 架构？74、什么是向量数据库？请比较 FAISS、Milvus、Chroma 和 Elasticsearch (KNN) 的特点。75、在部署 Embedding 模型和 Rerank 模型时，如何选择 GPU 资源？本文提出的观点仅用于AI大模型技术、AI工具领域的交流学习，图文禁止用于商业用途，版权归原创者所有。
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