以下是综合多篇搜索结果整理的大模型（LLMs）面试高频考点及学习资料，涵盖技术、工程、商业等多个维度，助你高效备战2025年大厂面试：
一、核心面试模块与高频题目
- 技术深水区攻坚
- Transformer架构：自注意力机制、多头注意力、位置编码、LayerNorm vs BatchNorm
- 模型优化：LoRA/QLoRA微调、FlashAttention、混合精度训练、KV Cache
- 生成控制：温度系数（Temperature）、Top-p/Top-k采样、思维链（CoT）提示
- 工程化落地
- 推理加速：vLLM、DeepSpeed推理优化、量化技术（INT4/INT8）
- 长文本处理：上下文窗口扩展、长度外推（如RoPE）
- 显存管理：OOM问题排查、3D并行策略（数据/模型/流水线）
- 商业闭环设计
- RAG技术：检索增强生成、向量数据库选型（FAISS/Milvus）
- 模型评估：真实性（TruthfulQA）、相关性（CLIPScore）、人工反馈
- 成本测算：训练/推理的GPU资源估算、AB测试框架
- 合规与安全
- 幻觉问题：实时监测、引用溯源
- 数据隐私：差分隐私、联邦学习
- 伦理对齐：RLHF中的奖励模型设计
二、大厂高频面试题示例
字节跳动
- Transformer的并行化体现在哪里？Decoder能否并行化？
- BERT中的Word Embedding、Position Embedding区别？
- 如何让LLM处理更长的文本？
腾讯
- RAG技术体系的改进点有哪些？
- LLaMA1/2的异同？
- 大模型推理时显存中存储哪些数据？
阿里巴巴
- Prefix LM和Causal LM的区别？
- 如何缓解LLM的“复读机问题”？
- 什么是涌现能力？其产生原因？
通用必考题
- Transformer的残差结构意义？
- 为什么现在主流大模型是Decoder-only架构？
- RLHF为什么比SFT效果更好？
三、学习路径与资源推荐
- 基础理论
- 《Attention Is All You Need》论文精读
- Hugging Face Transformer库实战
- 进阶实战
- DeepSpeed/Megatron-LM分布式训练
- LangChain构建Agent工作流
- 面试题库
- CSDN《2025大模型面试题集合》（含三阶解析）
- 牛客网《大模型LLM面试题总结》
- 免费资源
- 千帆大模型平台（百度）的实战案例
- 智泊AI的RAG与微调视频教程
四、面试趋势与策略
- 考察重点转移：从纯算法推导 → 端到端解决方案设计（如多模态客服系统）
- 评分权重：商业思维（35%）> 技术深度（30%）> 伦理合规（20%）
- 避坑指南：避免空谈参数量，需关联计算效率（FLOPs/GPU利用率）
如果需要更详细的题目解析或特定技术点的深入讲解，可参考上述来源中的完整资料。