大模型算法面试常见问题与回答

大模型算法面试官关注您的微调效果、推理优化、RAG应用及业务落地。回答时需用数据（如准确率、吞吐量）证明LLM工程能力。本文通过案例，教您展现大模型专家的价值。

案例一：关于如何减少大模型幻觉

面试官问：医疗问答中模型经常编造信息，怎么解决？

求职者答：我会用RAG检索增强，从知识库召回相关文档作为上下文。之前基于LLaMA微调，医疗问答准确率从68%升到86%，幻觉大幅降低。还加了提示工程和事实核查。

案例二：关于如何降低推理成本

面试官问：7B模型推理慢，显存大，怎么优化？

求职者答：我会用vLLM连续批处理，PagedAttention，吞吐量提升3倍。量化到INT4，显存从28GB降到8GB，首Token延迟从2秒降到0.5秒。月均调用百万次，成本降70%。

总结

大模型面试回答要突出“RAG”“推理优化”“成本控制”。用微调、vLLM案例证明工程能力。让大模型成为智能应用的引擎，成为您最好的名片。