【大模型面试必看】LLMs 面试宝典

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针对《2025最新大模型面试宝典：LLMs/AIGC/多模态岗位差异与针对性备考策略》的框架化内容设计，结合行业趋势与岗位需求，提供结构化备考方案：
一、行业趋势与岗位核心差异1. 大模型技术演进方向
LLMs（大语言模型）：聚焦文本生成、逻辑推理、多轮对话，2025年趋势包括：
长文本处理能力（如1M+ token上下文窗口）
自主代理（Agent）架构设计
垂直领域精调（医疗、法律、金融等）
AIGC（生成式AI）：跨模态内容生成，核心方向：
文本→图像/视频/3D模型（如Sora、DALL·E 3）
音乐、代码、游戏资产的自动化生成
个性化内容推荐与版权合规性
多模态大模型：融合视觉、语音、文本的统一架构，技术突破点：
实时多模态交互（如GPT-4o的语音+视觉响应）
跨模态检索与知识对齐
机器人感知与决策（如Figure 01的端到端控制）
2. 岗位能力模型对比
岗位方向 核心技能 典型企业需求
LLMs算法工程师 注意力机制优化、稀疏训练、RLHF、模型压缩（量化/蒸馏） 字节跳动、智谱AI、月之暗面
AIGC研发工程师 扩散模型、GAN变体、3D重建、风格迁移、版权检测算法 腾讯AI Lab、Adobe、MidJourney
多模态架构师 跨模态对齐（CLIP改进）、联合表征学习、实时推理优化、硬件协同设计（如NPU加速） 谷歌DeepMind、OpenAI、商汤科技
二、面试高频考点与备考策略1. LLMs岗位：从理论到工程化
必考知识点：
Transformer架构细节（如QKV矩阵计算、位置编码改进）
训练技巧：LoRA、PEFT、混合专家模型（MoE）
评估指标：MT-Bench、HumanEval、MMLU
项目经验挖掘：
精调案例：如何设计Prompt模板提升模型在特定任务的表现？
推理优化：如何通过KV缓存、PagedAttention降低显存占用？
案例参考：Llama 3.1的8B/70B模型对比实验设计
2. AIGC岗位：生成质量与可控性
必考知识点：
扩散模型原理：前向/反向过程、噪声调度函数
文本编码器对比：BERT vs. CLIP vs. T5
版权风险：如何通过水印嵌入、数据溯源技术规避纠纷？
项目经验挖掘：
风格迁移：如何实现“赛博朋克风”图像生成？
视频生成：如何解决帧间闪烁问题（如Sora的时空补丁）？
案例参考：Stable Diffusion 3的文本编码器改进
3. 多模态岗位：跨模态理解与融合
必考知识点：
对比学习：CLIP、ALIGN、Flamingo的损失函数设计
联合训练：如何平衡不同模态的梯度更新？
硬件优化：TensorRT加速、INT8量化误差分析
项目经验挖掘：
实时交互：如何设计低延迟的语音+视觉响应系统？
机器人应用：如何通过多模态输入实现抓取规划？
案例参考：GPT-4o的端到端语音交互架构
三、差异化备考策略1. LLMs岗位：强化工程化能力
实践建议：
复现Llama 3.1的8B模型精调流程（使用HuggingFace Transformers）
优化推理速度：对比FasterTransformer与vLLM的吞吐量差异
参与开源项目：如LlamaIndex、LangChain的插件开发
2. AIGC岗位：聚焦生成质量与艺术性
实践建议：
使用ComfyUI搭建自定义工作流，测试不同LoRA模型的效果
训练风格化LoRA：以“水墨画”为例，设计数据集与训练参数
研究版权检测工具：如Laion-5B的重复图像筛查方法
3. 多模态岗位：打通模态边界
实践建议：
实现一个简单的“图像描述生成+语音合成”管道（使用Whisper+TTS）
优化多模态检索：对比CLIP与OpenCLIP在中文数据集上的表现
部署端侧模型：使用TensorRT-LLM加速多模态推理
四、2025年面试新趋势
安全与伦理：
如何检测模型生成的偏见内容（如性别、种族歧视）？
面试题示例：“设计一个算法，识别LLM生成的虚假新闻。”
硬件协同：
如何利用NPU/GPU的异构计算加速多模态推理？
面试题示例：“对比A100与H100在MoE模型训练中的效率差异。”
垂直领域：
医疗LLM：如何处理患者隐私数据（如联邦学习）？
面试题示例：“设计一个法律文书生成系统，确保符合《民法典》条款。”
五、资源推荐
论文必读：
LLMs：《Attention Is All You Need》《Llama 3 Technical Report》
AIGC：《Diffusion Models Beat GANs》《Stable Diffusion 3》
多模态：《CLIP: Connecting Text and Images》《Flamingo: a Visual Language Model》
开源工具：
LLMs：HuggingFace Transformers、vLLM
AIGC：ComfyUI、Fooocus
多模态：OpenCLIP、MMDeploy
通过以上框架，考生可结合自身岗位方向，针对性强化技术深度与工程实践能力，同时关注行业前沿动态（如Sora、GPT-4o等），提升面试竞争力。