海尔大模型面试题(13题)

海尔大模型面试题共 13 道，覆盖模型架构 9 题、知识图谱 2 题、推理优化 1 题、模型训练 1 题，含书面答案和口语版讲法。

按题源整理该公司的大模型应用开发真题，方便面试前快速定位高频考点。

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高频方向

难度分布

基础 2 题、中等 11 题

海尔代表题目

  1. 位置编码为什么重要?
    模型架构 · 中等
  2. Transformer 为何要归一化?
    模型架构 · 中等
  3. LoRA 低秩分解 vs 全量微调怎么选?
    模型训练 · 中等
  4. Encoder vs Decoder 功能区别?
    模型架构 · 基础
  5. Layer Norm 怎么稳定训练?
    模型架构 · 中等
  6. Transformer归一化方法有哪些?
    模型架构 · 中等
  7. Encoder vs Decoder 核心区别?
    模型架构 · 基础
  8. LayerNorm 怎么缓解梯度不稳定?
    模型架构 · 中等
  9. Self-Attention 怎么计算 QKV?
    模型架构 · 中等
  10. 显存不足怎么优化?
    推理优化 · 中等
  11. Decoder-only 架构为何是主流?
    模型架构 · 中等
  12. 数据/架构/推理/工具怎么选?
    知识图谱 · 中等
  13. 训练/推理/外部知识怎么选?
    知识图谱 · 中等