【NLP面试】大模型（NLP）岗位最新高频面题和面试经验总结，一定不要错过！！！（★思维导图版★）

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嗨，你好，我是 青松 ！

自小刺头深草里，而今渐觉出蓬蒿。

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大模型（LLMs）高频面题全面整理（2025 Offer 必备）

​全面总结了【大模型面试】的高频面题和答案解析，答案尽量保证通俗易懂且有一定深度。

适合大模型初学者和正在准备面试的小伙伴。

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一、大模型进阶面

【大模型进阶面 之 DeepSeek篇】 你必须要会的高频面题

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• 一、概念篇
  • Deepseek-V3的主要特点有哪些？
  • DeepSeek-V3在推理速度方面表现出色的原因有哪些？
• 二、模型结构篇
  • MLA
    • 什么是多头潜在注意力（MLA）？
    • MLA的计算流程是什么样的？
    • 训练时MLA需要配置哪些超参？
    • MLA相对于MHA有哪些改进？
  • MoE
    • 什么是MoE？
    • DeepSeekMoE包含哪两种专家类型？
    • Share 专家和Router 专家的作用是什么？
    • 讲一下DeepSeekMoE的计算流程？
    • DeepSeekMoE是如何实现负载均衡的？
  • MTP
    • 什么是Multi-Token Prediction（MTP）？
    • Multi-Token Prediction（MTP）有何作用？
    • 讲一下Multi-Token Prediction（MTP）的预测流程？
• 三、预训练篇
  • Prefix-Suffix-Middle (PSM)数据格式是什么样的？
  • DeepSeek预训练数据为何使用Prefix-Suffix-Middle (PSM)格式？
  • 介绍一下Byte-level BPE？
  • DeepSeek是如何进行长上下文扩展的？
  • DeepSeek的使用YaRN进行长上下文扩展有哪两个阶段？
  • DeepSeek预训练追求极致的训练效率的做法有哪些？
  • 批量级负载均衡（Batch-Wise Load Balance）和顺序级负载均衡（Sequence-Wise Load Balance）有何区别？
  • 使用MTP为何在提高计算效率的同时还能提升效果？
• 四、有监督微调篇
  • DeepSeek的SFT有哪几种数据？
  • DeepSeek是如何构造Reasoning Data数据的？
  • DeepSeek两种不同类型的SFT数据，区别是什么？
  • DeepSeek在SFT训练时是如何加速训练过程的？
• 五、强化学习篇
  • DeepSeek有哪两种奖励模型？
  • Rule-Based RM和Model-Based RM的区别是什么？
  • Rule-Based RM用在什么地方？有何作用？
  • Model-Based RM用在什么地方？有何作用？
  • DeepSeek是如何降低奖励欺诈风险的？
  • DeepSeek为何使用Group Relative Policy Optimization（GRPO）？
  • DeepSeek为何放弃Critic模型来估计状态的价值？
  • DeepSeek是如何进行Self-Rewarding的？
  • DeepSeek-V3从DeepSeek-R1中蒸馏知识有哪些影响？

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【大模型进阶面 之 模型编辑篇】 你必须要会的高频面题

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• 模型编辑（Model Editing）核心目标是什么？
• 对比重新预训练和微调，模型编辑的优势和适用场景是什么？
• 如何用模型编辑修正大语言模型中的知识错误？
• 如何量化评估模型编辑的五大性质？
• 模型编辑局部性如何避免“牵一发而动全身”的问题？
• 知识缓存法（如SERAC）的工作原理是什么？
• 附加参数法（如T-Patcher）如何在不改变原始模型架构的情况下实现编辑？
• 知识缓存法和附加参数法的优缺点有何优缺点？
• ROME方法如何通过因果跟踪实验定位知识存储位置？
• 元学习法（如MEND）如何实现“学习如何编辑”？
• 元学习法的双层优化框架如何设计？
• More …

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【大模型进阶面 之 模型压缩篇】 你必须要会的高频面题

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• 为什么需要对大模型进行压缩和加速？
• 什么是低秩分解？
• 什么是奇异值分解（SVD）？
• 权值共享为什么有效？
• 什么是模型量化？
• 什么是混合精度分解？
• 什么是基于反馈的知识蒸馏？
• 什么是基于特征的知识蒸馏？
• 模型蒸馏的损失函数是什么？
• 描述一下剪枝的基本步骤？
• More …

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【大模型进阶面 之 分布式训练篇】 你必须要会的高频面题

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• PS架构和Ring-AllReduce架构有何不同？
• 什么是张量并行，如何使用集群计算超大矩阵？
• 讲一讲谷歌的GPipe算法？
• 讲一讲微软的PipeDream算法？
• ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？
• 用DeepSpeed进行训练时主要配置哪些参数？
• More …

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二、大模型微调面

【大模型微调面 之 SFT篇】 你必须要会的高频面题

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• 从零训练一个大模型有哪几个核心步骤？
• 为什么要对LLM做有监督微调（SFT）？
• 如何将一个基础模型训练成一个行业模型？
• 如何准备SFT阶段的训练数据？
• 如何自动生成指令构建SFT的训练数据？
• LM做有监督微调（SFT）变傻了怎么办？
• 有监督微调（SFT）和人工偏好对齐（RLHF）有何区别？
• More …

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【大模型微调面 之 PEFT篇】 你必须要会的高频面题

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• 全量微调与参数高效微调的区别是什么？
• 什么是轻度微调？轻度微调有哪些常用方法？
• 什么是BitFit微调？
• 分层微调如何设置学习率？
• 什么是适配器微调？适配器微调有哪些优势？
• 讲一讲IA3微调？
• 提示学习（Prompting） 代表方法有哪些？
• 指令微调（Instruct-tuning） 和 提示学习（Prompting）的区别是什么？
• 详细说明LoRA的工作原理及其优势？
• LoRA存在低秩瓶颈问题，ReLoRA和AdaLoRA分别通过哪些方法改进？
• 动态秩分配（如AdaLoRA）如何根据层的重要性调整秩？
• More …

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【大模型微调面 之 提示学习篇】 你必须要会的高频面题 查看答案

• 提示学习（Prompting） 代表方法有哪些？
• 前缀微调（Prefix-tining）的核心思想？
• 提示微调（Prompt-tuning）的核心思想？
• P-tuning 的动机是什么？
• P-tuning v2 进行了哪些改进？
• 提示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别是什么？
• 提示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别是什么？
• More …

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【大模型微调面 之 RLHF篇】 你必须要会的高频面题

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• RLHF有哪几个核心流程？
• RLHF与SFT的本质区别是什么？为什么不能只用SFT？
• 什么是人类偏好对齐中的"对齐税"(Alignment Tax)？如何缓解？
• 在强化学习中，基于值函数的和基于策略的的优化方法有何区别？
• 什么是近端策略优化（PPO）？
• RLHF中的PPO主要分哪些步骤？
• PPO中的重要性采样(Importance Sampling)如何修正策略差异？
• DPO如何通过隐式奖励建模规避强化学习阶段？
• DPO vs PPO：训练效率与性能上限的对比分析？
• RLHF训练数据的格式是什么样的？
• 如何选择人类偏好对齐训练算法？
• More …

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【大模型微调面 之 提示工程篇】 你必须要会的高频面题

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• Prompt工程与传统微调的区别是什么？
• 如何规范编写Prompt？
• 上下文学习三种形式（零样本、单样本、少样本）的区别？
• 如何通过预训练数据分布和模型规模优化上下文学习效果？
• 思维链（CoT）的核心思想是什么？
• 按部就班（如 Zero-Shot CoT、Auto-CoT）、三思后行（如 ToT、GoT）、集思广益（如 Self-Consistency）三种 CoT 模式有何异同？
• More …

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三、大模型（LLMs）基础面

【大模型基础面 之 LLM架构篇】 你必须要会的高频面题

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• LLM架构对Transformer都有哪些优化？
• 什么是正弦（Sinusoidal）位置编码？
• 什么是旋转位置编码（RoPE）？
• RoPE相对正弦位置编码有哪些优势？
• RoPE如何进行外推？
• 如何进行位置线性内插（Position Interpolation）？
• NTK-Aware Scaled RoPE 和位置线性内插的区别是什么？
• PreNorm和PostNorm有何不同？
• 为什么PreNorm通常能提升训练稳定性？
• 为何使用 RMSNorm 代替 LayerNorm？
• LLM使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处？
• SwiGLU的参数量是否会显著增加？如何优化？
• More …

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【大模型基础面 之 注意力机制篇】 你必须要会的高频面题

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• 为什么要引入 Attention 机制？
• Soft Attention 是什么？
• Hard Attention 是什么？
• Self-Attention 是什么？
• 多查询注意力（Multi-Query Attention）是什么？
• 分组查询注意力（Grouped Query Attention）是什么？
• 分页注意力（Paged Attention）是什么？
• 闪存注意力（Flash Attention）是什么？
• More …

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【大模型基础面 之 Transformer篇】 你必须要会的高频面题

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• Transformer 整体结构是怎么样的？
• Transformer的输入中为什么要添加位置编码？
• Transformer的位置编码是如何计算的？
• Position encoding为什么选择相加而不是拼接呢？
• 多头注意力相对于单头注意力有什么优势？
• Transformer中自注意力模块的计算过程？
• 什么是缩放点积注意力，为什么要除以根号d_k？
• 批归一化和层归一化的区别？
• Layer Normalization 有哪几个可训练参数？
• Transformer 中有几种 Mask？
• More …

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四、NLP 任务实战面

【NLP 任务实战面 之 文本分类篇】 你必须要会的高频面题

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• 如何用检索的方式做文本分类？
• 如何用Prompt的方式做文本分类？
• 使用LLM做文本分类任务为何需要做标签词映射（Verbalizer）？
• 文本分类任务中有哪些难点？
• 如何解决样本不均衡的问题？
• 如果类别会变化如何设计文本分类架构？
• More …

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【NLP 任务实战面 之 实体识别篇】 你必须要会的高频面题

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• 实体识别中有哪些难点？
• CRF为什么比Softmax更适合NER？
• 如何使用指针标注方式做NER任务？
• 如何使用多头标注方式做NER任务？
• 如何使用片段排列方式做NER任务？
• 实体识别有哪些常用的解码方式？
• 如何解决实体嵌套问题？
• 实体识别的数据是如何进行标注的？
• 如何解决超长实体识别问题？
• More …

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【NLP 任务实战面 之 关系抽取篇】 你必须要会的高频面题

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• 常见关系抽取流程的步骤是怎样的？
• 如何抽取重叠关系和复杂关系？
• 介绍下基于共享参数的联合抽取方法？
• 介绍下基于联合解码的联合抽取方法？
• 关系抽取的端到端方法和流水线方法各有什么优缺点？
• 在进行跨句子甚至跨段落的关系抽取时，会遇到哪些特有的挑战？

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【NLP 任务实战面 之 RAG篇】 你必须要会的高频面题

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• 用户问题总是召回不准确，在用户理解阶段可以做哪些优化？
• 文档问答中，如何构建索引，提升对用户问题的泛化能力？
• 如何合并多路检索的结果，对它们做排序？
• BM25检索器总是召回无关的知识，最可能的原因是什么？
• 如何构建重排序模型的微调数据？
• More …

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五、NLP 基础面

【NLP 基础面 之 分词篇】 你必须要会的高频面题

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• 如何处理超出词表的单词（OVV）？
• BPE 分词器是如何训练的？
• WordPiece 分词器是如何训练的？
• Unigram 分词器是如何训练的？
• More …

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【NLP 基础面 之 词嵌入篇】 你必须要会的高频面题

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• 基于计数的表示方法存在哪些问题？
• CBOW 和 Skip-gram 哪个模型的词嵌入更好？
• Word2Vec的词向量存在哪些问题？
• 为什么说Word2vec的词向量是静态的？
• Word2Vec如何优化从中间层到输出层的计算？
• 负采样方法的关键思想的关键思想是什么？
• More …

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【NLP 基础面 之 CNN篇】 你必须要会的高频面题

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• 卷积核是否越大越好？
• 1×1 卷积的作用？
• 为何较大的batch size 能够提高 CNN 的泛化能力？
• 如何减少卷积层参数量？
• SAME 与 VALID 的区别？
• More …

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【NLP 基础面 之 RNN篇】 你必须要会的高频面题

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• RNN的输入输出分别是什么？
• RNN是如何进行参数学习（反向传播）的？
• 用RNN训练语言模型时如何计算损失？
• RNN不能很好学习长期依赖的原因是什么？
• 怎么解决RNN的梯度爆炸问题？
• More …

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【NLP 基础面 之 LSTM篇】 你必须要会的高频面题

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• LSTM 如何缓解 RNN 梯度消失的问题?
• LSTM中记忆单元的作用是什么？
• LSTM有几个门，分别起什么作用？
• LSTM的前向计算如何进行加速？
• LSTM中的tanh和sigmoid分别用在什么地方？为什么？
• More …

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【NLP 基础面 之 BERT模型篇】 你必须要会的高频面题

查看答案

• 为什么说BERT是双向的编码语言模型？
• BERT 是如何区分一词多义的？
• BERT的输入包含哪几种嵌入？
• BERT的三个Embedding直接相加会对语义有影响吗？
• BERT模型输入长度超过512如何解决？
• 什么是 80-10-10 规则,它解决了什么问题？
• BERT 嵌入与 Word2Vec 嵌入有何不同？
• More …

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【NLP 基础面 之 BERT变体篇】 你必须要会的高频面题

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• ALBERT 使用的参数缩减技术是什么？
• RoBERTa 与 BERT 有什么不同？
• 在 ELECTRA 中，什么是替换标记检测任务？
• 如何在 SpanBERT 中掩盖标记？
• Transformer-XL 是怎么实现对长文本建模的？
• More …

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【NLP 基础面 之 BERT实战篇】 你必须要会的高频面题

查看答案

• BERT为什么不适用于自然语言生成任务（NLG）？
• 在问答任务中，如何计算答案的起始索引和结束索引？
• 如何将 BERT 应用于命名实体识别任务？
• 如何进行继续预训练？
• Bert 未登录词如何处理？
• BERT在输入层如何引入额外特征？
• More …

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六、深度学习面

【深度学习面 之 激活函数篇】 你必须要会的高频面题

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• 为什么激活函数需要非线性函数？
• sigmoid 函数有什么缺点？
• tanh 函数作为激活函数有什么缺点？
• 为什么选 relu 函数作为激活函数？
• 为什么tanh收敛速度比sigmoid快？
• LLM使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处？
• SwiGLU的参数量是否会显著增加？如何优化？
• More …

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【深度学习面 之 优化器篇】 你必须要会的高频面题

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• SGD是如何实现的？
• Momentum 是什么？
• Adagrad 是什么?
• RMSProp是什么？
• Adam 是什么?
• 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）与小批量随机梯度下降（Mini-Batch GD）的区别？
• More …

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【深度学习面 之 正则化篇】 你必须要会的高频面题

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• 权重衰减的目的？
• L1 与 L2 的异同？
• 为什么 L1 正则化 可以产生稀疏值，而 L2 不会？
• 为什么Dropout可以解决过拟合问题？
• Dropout 在训练和测试阶段的区别是什么？
• 如何选择合适的 Dropout 率？
• Dropout 和其他正则化方法（如 L1、L2 正则化）有何不同？
• More …

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【深度学习面 之 归一化篇】 你必须要会的高频面题

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• 为什么归一化能提高求最优解速度？
• Batch Normalization 是什么？
• Layer Normalization 是什么？
• 批归一化和组归一化的比较？
• 批归一化和权重归一化的比较？
• 批归一化和层归一化的比较？
• More …

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【深度学习面 之 参数初始化篇】 你必须要会的高频面题

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• 什么是内部协变量偏移？
• 神经网络参数初始化的目的？
• 为什么不能将所有神经网络参数初始化为0？
• 什么是Xavier初始化？
• 什么是He初始化？
• More …

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【深度学习面 之 过拟合篇】 你必须要会的高频面题

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• 过拟合与欠拟合的区别是什么?
• 解决欠拟合的方法有哪些？
• 防止过拟合的方法主要有哪些？
• 什么是Dropout？
• 为什么Dropout可以解决过拟合问题？
• More …

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【深度学习面 之 模型评估篇】 你必须要会的高频面题

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• 混淆矩阵有何作用？
• 什么是 F1-Score？
• 什么是 Macro F1？
• 什么是 Micro F1？
• 什么是 Weight F1？
• Macro 和 Micro 有什么区别？
• ROC 曲线主要有什么作用？
• P-R 曲线有何作用？
• More …

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