本文全面梳理2025年大模型(LLM)面试知识体系，涵盖六大模块：基础核心、架构演进、推理优化、应用生态、前沿趋势和手撕代码。内容覆盖Transformer原理、MoE、Flash Attention、RAG、Agent、多模态等关键技术，强调深度与广度结合，理论与实践并重，帮助求职者系统准备大模型面试。

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博主最近比较闲，帮同学们精心整理一份面向 2025年校招/社招 的大模型（LLM）面试“八股文”及高频考点梳理。

这份资料不仅涵盖了经典基础，更重点加入了 2025年可能考察的前沿技术（如MoE、Agent、多模态、推理等），帮助你应对更高阶的面试挑战。

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2025大模型面试核心知识体系

我们将内容分为六大模块，由浅入深，层层递进。

模块一：基础核心与Transformer架构

这是所有问题的基石，必须倒背如流。

1

Transformer的核心结构

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自注意力机制（Self-Attention）

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手写Attention公式：Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V

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为什么需要缩放（除以√d_k）？ 防止点积结果过大，导致softmax梯度消失。

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Self-Attention vs. CNN vs. RNN 的优缺点？

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CNN：局部感知，并行效率高，但长距离依赖弱。

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RNN：序列建模，但并行能力差，易梯度消失/爆炸。

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Self-Attention：全局建模，并行度高，但计算和内存复杂度高（O(n²)）。

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多头注意力（Multi-Head Attention）

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为什么比单头好？ 允许模型同时关注来自不同位置的不同表示子空间的信息，增强了模型的表达能力。

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位置编码（Positional Encoding）

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为什么需要？ Transformer本身没有位置信息，需要显式注入。

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绝对位置编码（正弦/学习式） vs. 相对位置编码（如RoPE, T5 Bias）：

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RoPE（旋转位置编码）：现在是LLM的主流，通过旋转矩阵将位置信息编码到注意力计算中，具有良好的外推性（ extrapolation）。

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残差连接（Residual Connection）与层归一化（LayerNorm）

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作用：缓解梯度消失，加速训练，稳定网络。

2

LLM的核心训练流程

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预训练（Pre-training）：在海量无标注文本上进行自回归（Autoregressive, AR, 如GPT） 或自编码（Autoencoding, AE, 如BERT） 学习。

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有监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）：在指令数据上微调，教会模型遵循指令。

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奖励模型训练（Reward Modeling, RM）：训练一个模型来评判回答的好坏（偏人类偏好）。

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强化学习优化（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）

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核心思想：使用RM作为奖励信号，用PPO等强化学习算法进一步优化SFT模型，使其输出更符合人类偏好。

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PPO（Proximal Policy Optimization）的作用：在策略更新时避免太大的步幅，保证训练稳定性。

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DPO（Direct Preference Optimization）

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为什么出现？ 绕过了训练不稳定的RM模型和复杂的PPO步骤，直接在偏好数据上优化策略，更简单更稳定。是2024-2025年的重点。

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模块二：模型架构演进与高效化

1

主流大模型架构

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仅解码器（Decoder-Only）：如GPT系列、LLaMA。当前生成式LLM的绝对主流。

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编码器-解码器（Encoder-Decoder）：如T5、BART。适合条件生成任务（如翻译、摘要）。

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前缀解码器（Prefix Decoder）：如GLM。统一了AR和AE的思想。

2

核心演进技术

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SwiGLU / GELU 激活函数：相比ReLU效果更好，成为LLM标配。

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RMSNorm：简化了LayerNorm，去除了均值中心化，效果相当但计算更高效。

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Flash Attention

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原理：通过分块计算和在线softmax技巧，将显存复杂度从O(n²)降低到O(n)，极大加速了Attention计算并节省显存。必考。

3

高效参数模型：MoE (Mixture of Experts)

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核心思想：将大模型分解为多个“专家”（小FFN），每个Token由门控网络（Gating Network） 选择少数几个专家（如Top-2）进行计算。

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优势：在极大增加参数量（如万亿）的同时，保持计算量（FLOPs）和推理速度与稠密模型相近（如Mixtral 8x7B）。

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挑战：专家负载均衡、训练稳定性、通信开销。这是2025年面试的重中之重。

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模块三：推理与性能优化

1

推理加速技术

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解码策略：

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Greedy Search：贪心，简单但容易重复。

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Beam Search：集束搜索，保留多个候选，适合目标明确的生成（如翻译）。

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Sampling（采样）：

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Temperature：控制随机性。T->0接近贪心，T->1更随机。

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Top-k / Top-p (Nucleus) Sampling：从最可能的k个或累积概率达到p的token中采样，保证质量的同时增加多样性。

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KV Cache

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是什么？ 在生成过程中缓存当前序列之前所有位置的Key和Value，避免重复计算。

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为什么能加速？ 将生成过程的复杂度从O(n³)降低到O(n²)。

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代价：需要额外显存（Sequence Length * Batch Size * Num Layers * Hidden Size * 2）。

2

模型量化（Quantization）

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目的：将FP16/BF16的模型权重和激活值转换为低精度（如INT8/INT4/FP8），减少显存占用和加速推理。

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常见方法：

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训练后量化（PTQ）：简单快速，但可能有精度损失。

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量化感知训练（QAT）：在训练中模拟量化过程，获得更高精度。

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AWQ vs. GPTQ：

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GPTQ：一种高效的PTQ方法，逐层对权重进行量化校准。

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AWQ：认为“权重并非同等重要”，通过激活值来寻找并保护那些重要的权重（Salient Weights），在不增加计算量的前提下获得更好效果。

3

其他优化技术

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投机采样（Speculative Sampling）：用小模型（Draft Model）先草拟生成多个token，再用大模型（Target Model）一次性验证，加速效果明显。

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模型剪枝（Pruning）：移除不重要的权重或神经元。

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模块四：应用与生态

1

大模型应用范式（Patterns）

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零样本（Zero-Shot）：直接给指令，不提供例子。

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少样本（Few-Shot） / 上下文学习（In-Context Learning, ICL）：在Prompt中提供几个例子作为示范。思考：ICL为什么有效？

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思维链（Chain-of-Thought, CoT）：通过Prompt引导模型一步步推理，显著提升复杂问题解决能力。

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进阶：Auto-CoT, Least-to-Most。

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检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

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流程：Query -> 检索器（从外部知识库检索相关文档）-> 拼接文档和Query作为Prompt -> 大模型生成。

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为什么需要？ 解决大模型知识陈旧、幻觉问题，并可以接入私有数据。

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核心组件：检索器（Retriever）、向量数据库（Vector DB）。

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智能体（Agent）

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核心思想：LLM作为“大脑”，通过规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆（Memory） 来完成任务。

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ReAct范式：将Reason和Act结合，是Agent的经典框架。

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工具调用（Function Calling）：让LLM学会根据用户请求决定并调用外部API/函数。

2

微调（Fine-Tuning）

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全量微调（Full Fine-Tuning）：更新所有参数，效果好，但成本极高。

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参数高效微调（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning）：

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LoRA（Low-Rank Adaptation）：在原始权重旁增加低秩分解的适配器（Adapter），只训练这部分参数。原理和优势必须掌握。

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QLoRA：将模型量化到4bit后再用LoRA微调，极大降低显存需求。

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Adapter, Prefix-Tuning：其他PEFT方法。

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模块五：前沿趋势与开放问题（2025重点）

1

多模态大模型（Multimodal LLM）

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如何融合不同模态？

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编码器融合：分别用CLIP/ViT编码图像，BERT/LLaMA编码文本，通过cross-attention或MLP连接器（如LLaVA）融合。

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大统一（All-in-One）：如GPT-4V，直接让大模型原生支持多模态输入。

2

长上下文处理

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挑战：Transformer的O(n²)复杂度、注意力分散、模型外推能力。

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解决方案：Flash Attention（显存）、Ring Attention（处理极长序列，如百万token）、更好的位置编码（如YaRN）。

3

幻觉（Hallucination）与安全性

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幻觉：模型生成不真实或错误的内容。

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缓解方法：RAG、CoT、更好的对齐训练（RLHF/DPO）、在推理时进行自验证（Self-Check）。

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安全性：如何防止模型输出有害、有偏见的内容？

4

模型评估（Evaluation）

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不再只是看MMLU等学术榜单。

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如何评估一个对话/助手模型的好坏？

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基准（Benchmarks）：MT-Bench, AlpacaEval, 硬指令遵循（Hard Instruction Following）。

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人类评估（Human Evaluation）：仍然是黄金标准。

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模块六：手撕代码与智力题

1

必会手写代码

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实现一个单头的Self-Attention。

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实现LayerNorm 或 RMSNorm。

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实现交叉熵损失（CrossEntropy Loss）。

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采样函数：实现Top-K和Top-P采样。

2

相关智力题/数学题

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LLM推理时的显存估算：模型参数量 * 精度字节数 + KV Cache大小。估算一个7B模型在BF16下，序列长度为2048时的显存占用。

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浮点数表示范围/精度问题。

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海量数据查找/去重（考察基础算法能力）。

备考建议

1

深度优先：对简历上写的项目和技术点，一定要深挖细节。比如你说用了LoRA，就要能讲清楚它的数学原理和优势。

2

广度覆盖：通读此清单，确保每个模块都有所了解，避免知识盲区。

3

紧跟前沿：多关注Hugging Face、知乎、arXiv上最新的论文和技术博客（如Sebastian Raschka, Lil‘Log）。

4

实战练习：使用Hugging Face Transformers库跑通一个完整的SFT或RAG流程，这会让你在面试中有说不完的干货。

随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习大模型呢？

人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为推动行业变革的核心力量。然而，面对复杂的模型结构、庞大的参数量以及多样的应用场景，许多学习者常常感到无从下手。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。

为此，我们整理了一份全面的大模型学习路线，帮助大家快速梳理知识，形成自己的体系。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）已经成为当今科技领域的一大热点。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。为了跟上这一趋势，越来越多的人开始学习大模型，希望能在这一领域找到属于自己的机会。

L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代

• AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
• 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
• 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
• 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。

L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊

• RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
• RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
• RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
• 多模式RAG实践：进行多种模式的RAG开发和测试。
  

L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计

• Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
• 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
• 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
• 10+Agent实践：进行超过十个Agent的实际项目练习。

L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署

• 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
• 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
• 大规模工业级项目实践：参与大型工业项目的实践。
• 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。

专题集：特训篇

• 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
• 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
• AIGC与MPC跨领域应用：探索AIGC和MPC在不同领域的应用。

掌握以上五个板块的内容，您将能够系统地掌握AI大模型的知识体系，市场上大多数岗位都是可以胜任的。然而，要想达到更高的水平，还需要在算法和实战方面进行深入研究和探索。

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