2025 大模型面试通关必备：大厂高频 LLMs 真题全解析，一文吃透！

大模型技术迭代的速度正以“月”为单位颠覆行业认知——2025年的面试战场，早已不是比拼手写Transformer公式或调参技巧的擂台。随着技术落地深水区的到来，企业对人才的筛选逻辑发生剧变：能否用大模型撕开商业缺口，成为衡量价值的唯一标尺。

本文基于上百场真实面试复盘，提炼出2025年大厂高频考题的四大核心模块：

1. 技术深水区攻坚（如多模态对齐中的模态冲突消解、MoE架构的动态负载优化）
2. 工程化绞杀战（千亿模型端侧部署、推理延迟与成本的帕累托最优解）
3. 商业闭环设计（从Agent工作流重构传统业务，到AB测试框架量化模型收益）
4. 合规性攻防（模型幻觉的实时监测、数据隐私与输出安全性的平衡术）

题目覆盖字节“直播场景多模态实时互动方案”、阿里“大模型驱动的供应链决策系统”、腾讯“游戏NPC人格一致性保持”等真实业务场景，每道题附三阶解析：技术方案设计→工程陷阱预判→ROI测算推演。

无论你是想冲刺大厂的应届生，还是计划从传统算法转型的老兵，这份手册将帮你跳过“技术内卷”的泥潭，直击“技术变现”的靶心——2025年，大模型的竞争注定属于那些左手握算法，右手执商业的“双核破壁人”。

字X跳动 大模型高频面试题

• 能否概述一下 Transformers 的架构?
• 下一句预测(NSP)在语言建模中是如何使用的？
• 如何评价语言模型的性能？
• 生成语言模型如何工作？
• 大型语言模型上下文中的标记是什么？
• 在NLP中使用基于Transformer的架构与基于LSTM的架构有何优势？
• 能是供一些大型语言模型中对齐问题的例子吗？
• 自适应 Softmax在大型语言模型中有何用处？
• BERT训练如何进行？
• Transformer 网络比比CNN和RNN有何优势?
• 有没有办法训练大型语言模型（LLM)来存储特定的上下文？
• 您可以在LLM中使用哪些迁移学习技术？
• 什么是迁移学习？为什么它很重要？
• 编码器和解码器模型有什么区别？
• Wordpiece和 BPE有什么区别?
• (LLMD) 中的全局注意力和局部注意力有何区别？
• LLM 中的next-token-prediction和 masked-language-modeling有什么区别?
• 为什么基于Transformer 的架构中需要多头注意力机制？
• 为什么要使用编码册-解码册RNN而不是普通的序列到序列RNN进行自动翻译？
• 解释一下Transformer 架构中的Self-Attention机刷是什么?
• 迁移学习如何在(LLM)中发挥作用？
• LLM参数与神经网络中的权量有何关系？
• 精细调整LLM有哪些缺点?
• BERT 中的Word Embedding、Position Embedding和 PositionalEncoding有什么区别？
• 基于特征的迁移学习与(LLM)中的微调有何区别？
• 为什么transformer 需要位量编码？

腾X 大模型高频面试题

• RAG技术体系的总体思路
• 使用外挂知识库主要为了解决什么问题？
• 如何评价RAG项目效果的好坏?
• 大模型的幻觉问题、复读机问题是什么？
• 针对问题幻觉问题、复读机问题有没有什么解决办法？
• 出现幻觉问题、复读机问题的原因有哪些？
• 当前主流的开源大模型是哪个，其架构具体是怎样的？
• 有哪几种SFT方法？(点)
• 什么是lona微调？
• RAG的检素阶段，常见的向量检素模型有哪些？
• 针对通用的RAG，你觉得还有哪些改进点？
• 什么是LangChain?
• LangChain的常用模块有哪些?
• SFT和RLHF优劣对比比
• 大模型训练经常出现一些OOM问题，在现有硬件基础下，有什么性能提升trick
• LLaMA模型输入句子理论上可以无限长吗？
• 如何让大横型处理更长的文本？
• 大模型推理时，显存中有那几那分数据？
• 介绍下ChatGLM
• 介绍下GLU撇活语数和SwiGLU邀活通数
• LLaMA1/2的异同
• 模型在训练和推理的时候各占用显存的多少？
• 详细说说Deepspeed的机制
• 什么是混合精度训练？
• 什么是prefix LLM和casual LLM
• 说一说针对MHA后续的一些计算优化工作
• 说说attention几种常见的计算方式

阿X巴巴 大模型高频面试题

一、基础面

• 目前主流的开源模型体系有哪些？
• prefixLM和causal LM区别是什么？
• 涌现能力是啥原因？
• 大模型LLM的架构介绍？

二、进阶面

• 什么是LLMS复读机问题？
• 为什么会出现LLMS复读机问题？
• 如何缓解LLMS复读机问题?
• llama输入句子长度理论上可以无限长吗？

大厂LLM面试必考题

• Transformer的优缺点
• Encoder端和Decoder端是如何进行交互的?
• 为什么需要multi-head attention?
• QK为什么要除以dk来进行Scale?
• 为什么使用不同的K和Q，为什么不能使用同一个值？
• 在计attention score的时如何对padding做mask操作?
• self-attention是什么?
• 关于 self-attention为什么它能发挥如此大的作用?
• Transformer 中的Add & Norm 模块,具体是怎么做的?
• 简单介绍一下Transformer的位量编码？有什么意义和优缺点？
• 为什么transformer块使用LayerNormi而不是BatchNorm?
• Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别？
• Transformer attention的注意力矩阵的计算为什么用乘法而不是加法？
• Transformer的残差结构及意义
• Transformer的并行化体现在哪里，Decoder可以做并行化吗?

由于篇幅限制就只截图展示部分内容了！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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