产品经理(模型训练)面经
按实际面试轮次整理的问题清单
校招1 个轮次16 道题
面试轮次
16 道一面
- 从大模型训练角度看，如果模型在某类任务上的表现明显不足，你如何判断应该优化预训练数据、SFT数据，还是RLHF/后训练数据？
- 如果负责LLM预训练数据策略，你会如何设计数据筛选、清洗、去重和质量评估方案？
- 在大模型训练中，如何判断一批新增数据是否真正提升了模型能力，而不是简单增加训练数据规模？
- 如果训练数据规模扩大10倍，但模型效果提升有限，你会如何分析数据策略是否存在问题？
- 对于SFT数据构建，你认为高质量instruction-response数据应该具备哪些特征？如何验证数据有效性？
- 如果模型在benchmark数据集上效果提升，但线上真实任务表现下降，可能有哪些技术原因？
- 如何设计一个覆盖LLM核心能力的大模型评测集？你会如何划分能力维度？
- 在构建模型评测数据集时，如何避免测试集污染（data leakage）导致评测结果失真？
- 如果两个模型在自动评测指标上差异很小，你如何设计人工评测体系进一步判断模型优劣？
- 对于 RLHF数据生产，你如何设计 reward model的训练数据和人工偏好标注体系？
- 如果 reward model 优化后，模型在人工评分上提升，但用户满意度下降，你认为可能是什么原因？
- 如何定位一个大模型产生幻觉（Hallucination）的主要原因？从数据、训练和推理三个角度分别有哪些优化方式？
- 在多模态模型（VLM）训练中，图文对齐数据、视频数据、指令数据分别解决什么能力问题？如何设计数据配比？
- 如果负责Agent模型训练数据建设，你认为需要采集哪些类型的数据？如何评价Agent的任务完成能力？
- 假设一次数据优化项目投入大量标注成本，但模型指标只提升1%，你会如何判断项目是否值得继续？
- 请介绍大模型从预训练、监督微调到后训练和评测的主要流程，并说明各阶段的目标。
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