面试题库

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LLM 中等

LoRA 的核心思想是什么？为什么它能大幅减少可训练参数量？

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LLM 简单

指令微调（instruction tuning / SFT）解决了什么问题？它与预训练有何不同？

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LLM 简单

全参微调（full fine-tuning）的流程是什么？它有哪些代价？

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LLM 困难

混合精度训练、梯度裁剪与梯度累积各自解决什么问题？如何配合使用？

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LLM 中等

从零预训练一个 LLM 通常需要准备哪些资源与步骤？

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LLM 困难

预训练中学习率调度（warmup + 余弦退火）为什么重要？

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LLM 中等

中文 tokenizer 相比英文有哪些特殊问题？如何缓解中文分词粒度不当的影响？

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LLM 中等

BPE 分词器是如何训练的？词表大小对模型有什么影响？

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LLM 困难

预训练过程中出现 loss spike（损失尖峰）可能是什么原因？如何应对？

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LLM 简单

预训练、继续预训练（CPT）与微调（SFT）三者有什么区别？分别解决什么问题？

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LLM 困难

缩放定律（scaling law）揭示了怎样的幂律关系？对算力分配有何指导？

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LLM 中等

预训练数据配比与课程学习（curriculum learning）如何影响模型能力？

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