2、核心知识点考察

2.1 理论基础与模型架构

大模型面试中的理论基础考察是评估候选人【技术根基【的重要环节，涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域的核心概念。2025年的面试更加注重候选人对基础理论的【深刻理解】和【灵活应用】能力，而非简单记忆概念。

【Transformer架构深挖】作为几乎所有主流大模型的基石，Transformer架构的每一个组件都可能成为【深入考察】的对象。自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度及其优化变体（如线性注意力、稀疏注意力）是高频考点。面试官通常会要求候选人手写注意力计算公式，并解释如何将O(n²)的计算复杂度优化至O(nlogn)。位置编码（Positional Encoding）也是一个重要考点，尤其是旋转位置编码（RoPE）及其改进版本（如NTK-aware RoPE）的原理和实现方式。

【预训练范式演进】除了掌握自回归（GPT系列）和自编码（BERT系列）两种主流预训练方式外，候选人还需要了解最新的【预训练创新】，如GLM的混合掩码策略、T5的编码器-解码器框架等。面试中经常出现"为什么自回归成为最主流的预训练方法"这类问题，旨在考察候选人对不同预训练范式优劣的理解。

【模型架构变体与优化】2025年面试中，对模型架构变体的考察已经从单纯的原理理解转向【性能与效率的平衡】分析。候选人需要掌握多种注意力机制变体（如MHA、GQA、MQA）的适用场景和优缺点。Flash Attention的底层原理及其如何利用GPU SRAM提升计算效率也是常见考点。

2.2 微调技术与优化策略

大模型微调技术是将【通用基础模型】适配到【特定领域或任务】的关键手段，2025年面试中对这一部分的考察呈现出越来越细致的趋势。候选人不仅需要了解各种微调方法的原理，还需要展示在实际项目中应用这些技术的经验。

【参数高效微调（PEFT）】LoRA（Low-Rank Adaptation）及其量化版本QLoRA几乎是所有大模型岗位面试的【必考内容】。候选人需要解释LoRA的数学原理（W+BAx），说明为什么低秩分解能够有效近似全参数微调，以及如何初始化A和B矩阵。面试官可能会追问LoRA在不同模型结构（如Self-Attention和FFN层）上的应用差异，以及如何设置rank参数来平衡效果和效率。

【强化学习人类反馈（RLHF）】作为对齐大模型与人类偏好的重要手段，RLHF的考察重点包括PPO（Proximal Policy Optimization）和DPO（Direct Preference Optimization）算法的原理比较和实现细节。候选人可能需要手写RLHF的目标函数，并解释其中每一项的物理意义。高级岗位面试还可能涉及RLHF训练中的【稳定性挑战】和【解决方案】，如奖励黑客（Reward Hacking）问题的应对策略。

【模型压缩与加速】模型量化（Quantization）是面试中的高频话题，候选人需要掌握多种量化技术（如GPTQ、AWQ、GGUF）的原理和适用场景。面试官可能会考察候选人对不同精度（W4A16、W8A8）量化带来的【精度损失-速度提升权衡】问题的理解。知识蒸馏（Knowledge Distillation）也是常见考点，尤其是如何设计蒸馏损失函数以及如何选择教师-学生模型策略。

2.3 分布式训练与推理优化

大规模分布式训练和高效推理部署是大模型技术栈中【工程性最强】的环节，也是区分研究型人才和工程型人才的关键维度。2025年面试中，这一部分的考察更加注重候选人的【实战经验】和【系统级思维】。

【分布式训练策略】数据并行（DDP）、模型并行（Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism）和序列并行（Sequence Parallelism）的原理及其混合使用（3D并行）是核心考点。候选人需要解释不同并行策略的【通信开销】和【计算效率】差异，以及如何根据硬件环境选择最优并行方案。DeepSpeed的Zero优化器（尤其是Stage 3）的实现原理和适用场景也是常见问题。

【推理优化技术】KV Cache机制及其内存优化几乎是所有大模型面试的【必问题目】。候选人需要解释KV Cache如何减少重复计算，以及它带来的内存挑战和解决方案（如PagedAttention）。面试官还可能考察各种推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）的底层原理和性能对比。高级岗位面试可能涉及【推理服务化】的设计，包括批处理（Batching）、动态批处理（Dynamic Batching）和连续批处理（Continuous Batching）的实现策略。

【长上下文处理】随着模型上下文窗口的不断扩大（从4K到1M+），长上下文处理能力成为面试的重要考察点。候选人需要掌握多种长上下文优化技术，如RingAttention、滑动窗口注意力、层次化注意力等。面试官可能会要求候选人分析不同长上下文处理技术的【计算复杂度】和【内存占用【特点，以及它们在具体场景中的应用选择。

2.4 多模态与前沿技术

随着多模态大模型的快速发展，2025年面试中对多模态技术的考察已经从【概念理解】转向【实现细节】。候选人需要展示对多模态融合机制、对齐技术和应用场景的深入理解。

【多模态融合机制】视觉-语言模型（VLM）的融合方式是面试考察重点，候选人需要掌握多种融合策略（浅对齐、深融合、专家增强）的原理和优缺点。例如，BLIP2的Q-Former设计原理和CogVLM的视觉专家机制都是高频考点。面试官可能会要求候选人对比分析不同多模态模型（如LLaVA、MiniGPT、CogVLM）的【架构差异】和【适用场景】。

【跨模态对齐技术】基于对比学习的跨模态对齐（如CLIP）几乎是多模态岗位面试的【必考内容】。候选人需要解释对比学习如何拉近相关图文对的表示距离，以及如何设计负样本策略。面试官还可能考察更先进的对齐技术，如基于生成式的对齐（CoCa）和基于指令微调的对齐（InstructBLIP）。

【前沿技术热点】2025年面试中，对前沿技术的考察比例显著增加。自主智能体（Autonomous Agents）的相关技术（如ReAct框架、思维树）成为新热点。检索增强生成（RAG）的架构设计和优化策略也是常见考点。面试官还可能询问候选人对【下一代大模型技术】（如混合专家模型MoE、脉冲神经网络SNN、量子计算辅助训练）的看法和理解。

↑表：大模型面试核心知识点及重要程度↑