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生成式人工智能面试考察重点

生成式人工智能面试，旨在考察候选人的技术知识储备、战略思维能力，以及落地安全高效人工智能解决方案的实操能力。面试会围绕大语言模型基础原理、提示词工程、检索增强生成技术流程、负责任人工智能等核心内容展开，同时也会评估候选人清晰阐释专业概念的能力。本指南梳理了2025年普华永道生成式人工智能面试的核心必背题目。

对生成式人工智能人才的核心要求

期望候选人能够：

1. 1. 理解并清晰阐释各类人工智能相关概念
2. 2. 搭建或整合生成式人工智能工作流程
3. 3. 结合业务应用场景进行战略性思考
4. 4. 践行安全、负责任的人工智能应用准则
5. 5. 把复杂的专业理念转化为通俗易懂的表达

生成式人工智能核心面试题（技术面）

1. 1. 请解释Transformer模型，以及它如何为生成式人工智能提供技术支撑？
      Transformer模型借助自注意力机制，捕捉文本中词汇之间的关联关系，从而实现深度的上下文理解。该模型采用并行处理文本的方式，相比传统模型，运算速度更快、结果更精准。位置编码技术能够帮助模型识别词汇顺序，多头注意力机制则可以从多个维度分析文本语义。正是基于这样的架构，大语言模型才能够生成逻辑连贯的文本回复、完成推理任务、进行文档摘要提炼，同时还能在长文本处理中保持上下文的一致性。
2. 2. 你会如何为客户的需求微调大语言模型？
      模型微调是指让基础大语言模型适配特定领域的语言体系。具体流程包括：收集高质量的清洁数据集、对数据进行预处理、选择低秩适配（LoRA）或参数高效微调（PEFT）等合适的微调方法、设定可控的训练参数开展训练、植入安全规则，最后对模型输出结果进行验证。经过微调的模型，能够更精准地理解专业领域术语，降低输出错误率，针对特定任务提供更贴合需求的回答。
3. 3. 评估生成式人工智能模型时，你会采用哪些指标？
      评估指标的选择需结合具体的应用场景。机器翻译和文本摘要任务可以采用双语评估替换（BLEU）和召回率导向的理解性评估指标（ROUGE）；困惑度（Perplexity）可用于衡量文本生成的流畅度；嵌入向量相似度指标能够评估模型输出与预期语义的匹配程度；幻觉检测指标则用于判断生成内容的事实准确性。除此之外，人工评估也是必不可少的环节，可用于检验模型输出的清晰度和实用性。综合运用这些指标，才能确保模型兼具准确性、安全性与可靠性。
4. 4. 请举例说明你曾如何运用人工智能技术解决实际业务问题？
      回答这个问题可以采用STAR法则：先描述项目背景（Situation），再明确你承担的任务（Task），接着详细说明具体执行的行动（Action），最后突出可量化的成果（Result）。阐述时要重点体现你如何运用人工智能技术解决真实业务痛点，比如提升运营效率、降低成本支出，或是优化决策流程。同时，要强调整个过程中的逻辑合理性、团队协作情况，以及最终达成的业务价值。
5. 5. 如何降低大语言模型的“幻觉”现象？
      降低模型幻觉可以采用多种方法，例如引入检索增强生成（RAG）技术，让模型输出内容基于经过验证的可靠上下文；添加明确的系统指令，设置模型输出的边界与规则；植入安全防护机制，限制模型进行无依据的推理；在关键场景中加入人工审核环节。此外，设计结构清晰的提示词、使用高质量的清洁数据集，也有助于提升模型输出的稳定性和准确性。
6. 6. 请解释什么是检索增强生成（RAG）技术？
      检索增强生成技术是将文档检索与大语言模型生成能力相结合的技术方案。当用户提出问题时，系统会先从向量数据库中调取与问题相关的文本信息，并将这些信息作为上下文提供给大语言模型。模型仅基于给定的上下文进行回答，这样不仅能显著降低幻觉现象的发生概率，还能让生成的内容更具事实依据、更可靠，同时也方便对推理过程进行追溯。
7. 7. 如何保障企业级生成式人工智能部署的安全性？
      企业级部署的安全保障措施包括：对数据进行加密处理、设置严格的访问权限管控、在私有云环境中实现模型隔离部署、建立不安全内容过滤机制、防范提示词注入攻击，以及部署审计日志系统。同时，必须遵守《通用数据保护条例》（GDPR）、《服务组织控制2型准则》（SOC 2）或《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等相关合规标准。通过持续的安全监控，确保系统长期稳定、安全、合规地运行。
8. 8. 什么是提示词工程？这项技术为什么重要？
      提示词工程是通过设计精准的指令，引导大语言模型输出符合预期的内容。清晰的指令、明确的角色设定、严格的约束条件，以及充足的上下文信息，都能够提升模型输出的准确性，减少歧义。结构化提示词、分步推理引导、输出格式限定、拒绝规则设定等技巧的运用，能够确保模型始终保持目标导向，避免产生错误输出，在不同任务场景下都能稳定输出可预测的结果。
9. 9. 如何评估一个生成式人工智能应用场景是否具备落地可行性？
      评估可行性需要从多个维度展开：首先是数据可行性，核心是数据质量是否达标；其次是商业价值，重点考量投资回报率（ROI）；再次是风险评估，需关注安全与法律合规层面的隐患；最后是技术可扩展性，评估该方案能否与现有技术架构无缝集成。一个具备落地可行性的应用场景，必须能够切实解决真实的业务痛点，带来可量化的效益，同时满足安全部署要求，且能与现有工作流程顺畅衔接。
10. 10. 如何保障训练数据集的高质量？
        高质量的训练数据集需要满足清洁无冗余、无偏见、内容完整、格式统一，且经过有效性验证的要求。具体操作步骤包括：剔除重复数据、统一数据格式、平衡数据集中各类别样本的分布、验证数据与目标领域的匹配度，以及对数据进行结构化整理。优质的数据集是模型稳定运行的基础，能够有效提升模型输出的准确性，减少错误发生的概率。
11. 11. 如何对大语言模型系统进行成本优化？
        成本优化可以通过多种策略实现：选择与业务需求匹配的模型规模，避免过度追求大模型；精简提示词长度，降低运算成本；对重复查询结果进行缓存，减少重复计算；采用模型量化或知识蒸馏技术，压缩模型体积；运用参数高效微调技术，降低微调阶段的算力消耗；部署弹性伸缩的基础设施，实现资源按需分配。这些策略能够在保证模型性能不受影响的前提下，有效降低算力资源消耗和整体运营成本。
12. 12. 模型微调与提示词微调的区别是什么？
        模型微调是利用领域内的数据集调整大语言模型的权重参数，从而让模型构建更深层次的领域知识储备。提示词微调则是通过调整少量参数，实现对模型输出风格、语气或行为模式的定制。模型微调更适用于对输出准确率要求极高的专业领域，而提示词微调则适合需要快速、低成本完成定制化，且无需模型具备深度专业知识的场景。
13. 13. 如何搭建一套端到端的生成式人工智能技术流程？
        一套完整的端到端流程涵盖多个环节：数据采集、数据预处理、文本嵌入向量生成、向量索引构建、检索增强生成、大语言模型推理生成、安全防护机制部署、模型监控，以及应用程序编程接口（API）集成。每个环节的设计都需以保障系统的准确性、安全性和可扩展性为目标，最终为用户提供流畅的跨应用使用体验。
14. 14. 生成式人工智能系统部署后，你会如何进行监控？
        系统监控需覆盖多个核心指标：响应延迟、数据漂移与模型漂移、幻觉发生率、安全违规事件、系统运行日志，以及用户反馈。通过设置告警机制和可视化监控面板，及时发现系统异常运行状态。同时，持续开展模型评估与迭代更新，确保随着业务需求的变化，系统始终能够保持较高的准确性、合规性和运行稳定性。
15. 15. 如何识别并缓解生成式人工智能模型中的偏见问题？
        识别模型偏见可以通过公平性测试、数据集偏差分析，以及受控场景下的模型评估等方式。缓解偏见的手段包括：平衡数据集中不同群体的样本分布、剔除数据中的敏感属性、植入公平性约束规则、人工审核模型输出结果，以及应用公平性算法进行优化。此外，完善的文档记录和定期合规审计，也是确保模型行为符合伦理与合规要求的关键。

常见问题解答

1. 1. 普华永道所有生成式人工智能相关岗位都要求掌握编程技能吗？
      并非如此。技术类岗位通常要求掌握Python等编程语言，而咨询类岗位则更注重候选人的战略思维和沟通表达能力。
2. 2. 普华永道是否重视负责任人工智能的应用？
      是的，公平性、安全性与合规性是普华永道人工智能应用的硬性要求。
3. 3. 面试前需要重点学习哪些内容？
      建议重点掌握大语言模型原理、检索增强生成技术、提示词工程、模型评估指标，以及人工智能治理的基础框架。

总结

普华永道的生成式人工智能面试，核心考察候选人对大语言模型的理解深度、战略思维能力、负责任人工智能的实践能力，以及解决真实问题的能力。以上15道核心面试题，能够帮助你搭建清晰的知识框架，在面试中充分展现自己的技术实力、商业洞察力和沟通能力。借助这份精炼的指南，你将能够从容应对面试挑战，给面试官留下深刻印象，顺利通关。

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如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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学习路线

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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