大厂真实高频的 LLM 大模型面试 36 题例题详解
news2026/4/3 0:22:16
一、基础原理篇（8 题）1. 什么是 Transformer？核心结构是什么？答：Transformer 是基于自注意力机制的 seq2seq 模型，完全替代 RNN 结构。核心结构：Encoder（编码）+ Decoder（解码）多头注意力（Multi-Head Attention）前馈网络 FFN层归一化、残差连接举例：GPT 只用 Decoder 单向结构；BERT 只用 Encoder 双向结构。2. 自注意力机制（Self-Attention）原理？答：通过 Q、K、V 三个矩阵计算每个词对其他词的权重。公式：Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V举例：句子 “苹果公司发布新品”，注意力会让 “苹果” 和 “公司” 权重更高，避免歧义。3. 为什么要除以√d_k？答：防止维度 d_k 过大时，点积结果方差爆炸，softmax 趋向饱和，梯度消失。举例：d=512 时 √d≈22.6，不除会导致大部分权重接近 0/1，训练不动。4. 多头注意力是什么？为什么有用？答：把 QKV 切成多组，并行学习不同类型的依
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