[面试题] LLM大模型面试题库：100+Transformer、RAG、微调高频问题解析与答案

由NLP工程师KalyanKS整理的《LLM-Interview-Questions-and-Answers-Hub》项目，系统性地汇总了关于LLM（大语言模型） 的高频面试问题与深度解答。内容覆盖Transformer架构、KV缓存、模型量化、解码策略、微调技术及RAG（检索增强生成）等核心主题，贯穿了从基础理论到生产部署的完整知识链路。该项目适用于算法岗或大模型工程师的面试准备，也可作为团队内部的技术参考资料。

项目状态：正在积极维护。仓库在48小时内持续更新，目前已获得超过377个Star和68个Fork，Issue响应迅速，作者在其LinkedIn主页同步答疑，社区活跃度高，值得参考。

核心内容与价值

1. 问题速查与系统学习

• 收录了超过100个问题，涉及Transformer、混合专家系统（MoE）、FlashAttention、LoRA/QLoRA微调、RAG等热门方向。
• 每个问题均附有详细答案链接，可以快速定位并学习，构建系统化的知识体系。

2. 解码策略与工程实践

• 对比分析了贪婪搜索、集束搜索（Beam Search）、温度采样等不同文本生成策略。
• 提供了关于推理延迟与输出质量之间权衡的实用指南，对线上服务部署具有直接指导意义。

3. 模型微调实用指南

• 总结了全参数微调、LoRA、QLoRA等微调方法的原理与适用场景。
• 提供了应对梯度累积、灾难性遗忘等常见问题的解决方案，并附有在不同消费级GPU上的显存占用对比参考。

4. 推理性能优化技巧

• 系统梳理了KV缓存、连续批处理、混合精度训练、投机解码等推理加速技术。
• 包含可将推理吞吐量提升2-4倍的实际案例与可复现方法。

5. 提示工程模板

• 提供了思维链（CoT）、自我一致性（Self-Consistency）、ReAct等高级提示技巧的实用模板。
• 模板可直接复制使用，有助于降低模型幻觉、引导模型输出结构化数据（如JSON格式）。

使用方式与评价

快速开始：无需本地安装，直接在浏览器中访问项目GitHub页面，点击对应的问题编号即可查看Markdown格式的答案。也可通过 git clone 命令克隆整个仓库，以便离线查阅。

项目评价：该题库是目前较为系统且更新及时的大模型面试资料集合。相较于零散的技术博客，其知识结构更成体系；相比于付费课程，则更为轻量与开源。答案采用链式跳转设计，在手机端也能流畅浏览学习，非常适合用于面试前的集中复习与查漏补缺。

项目信息

• 项目地址: https://github.com/KalyanKS-NLP/LLM-Interview-Questions-and-Answers-Hub
• 开源协议: Apache-2.0，允许商业使用与二次分发，但需保留原作者的版权声明与许可证文件。
• 主要语言: Markdown