本文整理了大模型技术面试的两轮完整问题集，涵盖个人经历、大模型架构对比(MoE与Dense)、训练推理流程、微调技术、强化学习算法以及代码实现等基础知识，以及RoPE位置编码、vLLM原理、FlashAttention优化、数据质检、RAG设计、CoT训练等进阶技术内容。全面呈现大模型开发岗位所需的技术考察点，为求职者提供系统化备考指南。
一面
1.个人经历
2.问及熟悉的大模型，以 Qwen 和 DeepSeek 为例进行介绍后，面试官进一步追问两者的技术差异。
3.为何业界普遍探索 MoE （混合专家）架构？
4.与 Dense （密集型）架构相比， MOE 的核心优势是什么？
- 对比 LORA 微调 Qwen 模型两种微调方式的性能表现。
6.阐述大模型训练与推理的完整流程。
7.当前主流的强化学习算法有哪些？
8．代码：实现"括号生成"问题( LeetCode 22)，要求生成 n 对有效括号的所有组合。
二面
1.RoPE（旋转位置编码）是如何用绝对位置编码实现相对位置感知的？
2.vLLM 的核心原理是什么？
3.FlashAttention v1 和 v2 的主要改进点分别是什么？
4.模型训练数据上线前如何做质量检验？
5.如何增强模型的多轮对话能力？
6.如果 RAG 生成需要融合多个文档（如 doc A 和 doc B）进行逻辑推理，你会怎么设计？
CoT（Chain-of-Thought）训练数据是如何构造的？
Qwen 在训练时采用的 “packing” 形式和“多轮对话”形式有何区别？
如何学习AI大模型？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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