在 LLM 面试中取得成功必须掌握的关键技能

Source: Dev.to

对 LLM 基础的深入理解

面试时不仅要停留在高层概念。

面试官常会探讨的关键主题：

• Transformer 架构（自注意力、多头注意力、位置编码）
• 预训练 vs 微调
• 分词策略（BPE、WordPiece、SentencePiece）
• 缩放定律与模型规模的权衡
• 常见 LLM 局限：幻觉、上下文窗口限制、偏见

优秀的候选人能够清晰解释 LLM 为什么会表现出这种行为，而不仅仅是 它们是什么。

Prompt Engineering 与指令设计

Prompt engineering 是核心技能。

面试官可能会让你：

• 为复杂任务（推理、摘要、抽取）设计 Prompt
• 通过 Prompt 结构降低幻觉
• 比较 zero‑shot、few‑shot 与 chain‑of‑thought Prompt
• 为成本、延迟和一致性优化 Prompt

他们真正想看到的是你 对模型行为的推理能力以及系统化引导模型的技巧。

LLM 系统设计与架构

这是面试中最关键的维度之一。

你应当能够设计以下系统：

• 检索增强生成（RAG）
• 多代理 LLM 工作流
• 使用工具 / 函数调用的代理
• 带记忆和上下文管理的聊天应用

典型面试问题包括：

• 你会如何设计一个基于 LLM 的面试模拟器？
• 如何确保知识密集型系统的事实准确性？
• 如何为数百万用户扩展 LLM 服务？

优秀的答案展示 工程判断力，而不仅是理论知识。

模型评估与质量衡量

LLM 最大的挑战之一是评估。

你需要了解：

• 自动指标（BLEU、ROUGE、困惑度）及其局限
• 人工评估框架
• 任务特定的成功指标
• LLM 输出的 A/B 测试
• 离线 vs 在线评估策略

面试官看重能够 定义“好”的标准 的候选人，而不是仅凭直觉。

成本、延迟与性能优化

在生产环境中，LLM 成本高昂。

可能会被问及如何：

• 降低推理成本
• 优化 Prompt 长度
• 在不同模型规模之间做选择
• 有效缓存响应
• 在质量与延迟之间取得平衡

展示对真实约束的认识表明你是 生产就绪 的，而非仅做研究。

安全、对齐与可靠性

LLM 安全日益重要。

关键领域包括：

• Prompt 注入和 jailbreak 风险
• 输出过滤与内容审查
• 处理敏感或有害内容
• 在高风险场景下降低幻觉

主动解决安全问题的候选人会脱颖而出，成为 负责任的系统设计师。

清晰沟通与结构化思考

LLM 面试非常强调你的思考方式和表达能力。

面试官关注：

• 清晰的问题分解
• 合理的权衡分析
• 能够简明解释复杂概念
• 在压力下给出结构化答案

在很多情况下，你的推理过程比最终答案更重要。

最后思考

LLM 面试考察的远不止模型知识本身。它们评估你将 AI 理解、工程实现、系统设计和产品思维 融合的能力。

如果你能够展示以下能力：

• 构建可靠的 LLM 系统
• 评估并持续改进这些系统
• 在真实约束下成功交付产品