《通关大模型面试：从 LLMs 架构到 AIGC 场景，再到多模态技术的全方位准备》设计的系统性面试攻略框架，涵盖核心知识点、高频问题及回答策略，帮助求职者高效备战大模型领域技术岗：
一、LLMs（『大语言模型』）架构篇
1. 基础架构与训练原理
- Transformer 核心机制
- 自注意力（Self-Attention）计算过程、QKV矩阵作用
- 多头注意力（Multi-Head Attention）的优势
- 位置编码（Positional Encoding）的实现方式（如旋转位置编码 RoPE）
- 高频问题：
- “为什么 Transformer 需要位置编码？”
- “多头注意力如何提升模型对长文本的理解能力？”
- 模型优化与扩展
- 稀疏注意力（如 Sparse Transformer、Longformer）如何降低计算复杂度
- 混合专家模型（MoE）的架构设计与训练挑战
- 高频问题：
- “如何解决大模型训练中的显存不足问题？”
- “MoE 模型相比传统 Transformer 的优缺点是什么？”
2. 关键技术细节
- 预训练与微调
- 自回归（Autoregressive）与自编码（Autoencoder）模型的差异（如 GPT vs. BERT）
- 指令微调（Instruction Tuning）与人类反馈强化学习（RLHF）的流程
- 高频问题：
- “RLHF 的核心步骤是什么？PPO 算法的作用是什么？”
- “如何设计有效的指令微调数据集？”
- 模型压缩与部署
- 量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）、剪枝（Pruning）的原理
- 高频问题：
- “8-bit 量化如何平衡模型精度与推理速度？”
- “如何评估模型压缩后的性能损失？”
二、AIGC（生成式 AI）场景篇
1. 文本生成技术
- 生成策略与评估
- 贪心搜索、束搜索（Beam Search）、采样（Sampling）的适用场景
- 生成结果的评估指标（如 BLEU、ROUGE、人工评估维度）
- 高频问题：
- “如何控制生成文本的多样性与质量？”
- “如何解决生成内容重复或逻辑混乱的问题？”
- 应用场景案例
- 智能写作（新闻生成、故事创作）
- 对话系统（Chatbot 的上下文管理、多轮对话设计）
- 高频问题：
- “如何设计一个低延迟的实时对话系统？”
- “如何避免生成有害或偏见性内容？”
2. 跨模态生成
- 文本-图像生成（如 Stable Diffusion、DALL·E）
- 扩散模型（Diffusion Models）的工作原理
- 文本编码器（如 CLIP）与图像解码器的协同训练
- 高频问题：
- “扩散模型相比 GAN 的优势是什么？”
- “如何提升生成图像的细节质量？”
- 文本-视频生成（如 Sora）
- 时空注意力机制的设计挑战
- 高频问题：
- “视频生成中如何保持帧间一致性？”
三、多模态技术篇
1. 多模态融合架构
- 联合编码与对齐
- 跨模态注意力（Cross-Modal Attention）的实现方式
- 对比学习（Contrastive Learning）在多模态预训练中的应用（如 CLIP）
- 高频问题：
- “如何解决不同模态数据的时间对齐问题？”
- “多模态模型如何处理缺失模态（如无图像的文本输入）？”
2. 典型应用场景
- 视觉语言模型（VLMs）
- 图像描述生成、视觉问答（VQA）
- 高频问题：
- “如何设计多模态模型的损失函数？”
- 语音-文本交互
- 语音识别（ASR）与语音合成（TTS）的联合优化
- 高频问题：
- “如何降低语音模型的时延？”
四、实战与项目经验
1. 项目设计思路
- 案例 1：基于 LLM 的智能客服系统
- 关键模块：意图识别、对话管理、知识库检索
- 优化方向：减少幻觉（Hallucination）、提升多轮对话能力
- 案例 2：多模态商品推荐系统
- 技术栈：图像特征提取（ResNet）、文本编码（BERT）、融合策略（Late Fusion）
2. 难点攻克策略
- 数据不足：合成数据生成、数据增强（如回译、同义词替换）
- 长文本处理：分块处理（Chunking）、滑动窗口注意力
- 低资源场景：参数高效微调（LoRA、Prefix-Tuning）
五、面试策略与避坑指南
- 技术深度 vs. 广度
- 优先掌握 1-2 个细分领域（如 LLMs 架构或 AIGC 应用），再扩展相关技术栈。
- 项目复盘
- 用 STAR 法则（Situation-Task-Action-Result）描述项目，突出个人贡献与量化结果。
- 避坑提醒
- 避免过度依赖框架名称（如“我用过 PyTorch”），需深入原理（如“我实现了自定义的注意力层”）。
- 对模型局限性保持诚实（如“当前模型在数学推理任务中仍需改进”）。
六、学习资源推荐
- 论文：Attention Is All You Need、LLaMA、Flamingo、Sora 技术报告
- 书籍：《Generative Deep Learning》《Transformers for Natural Language Processing》
- 开源项目：Hugging Face Transformers、Diffusers、LLaMA-Factory
通过系统梳理技术栈、结合实战案例、模拟高频问题，可显著提升面试通过率。建议根据目标岗位（如算法『工程师』、研究科学家）调整准备重点，例如研究岗需更关注论文创新点，工程岗需强化系统设计能力。
