LLM 与 GenAI 基础是 OpenAI 前沿部署工程师面试流程的核心部分。Token、上下文窗口、提示工程 vs RAG vs 微调、幻觉、评测、成本与延迟：每个 AI 原生 FDE 面试流程首先考察的概念核心。以下是需要准备的 LLM 与 GenAI 基础问题，先是标注为 OpenAI 的问题，然后是来自我们的 LLM 与 GenAI 基础专题 中信号最强的问题，每个答案都按资深工程师的标准撰写。

标注为 OpenAI 的 LLM 与 GenAI 基础问题

更多针对 OpenAI 面试流程的 LLM 与 GenAI 基础问题

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OpenAI LLM 与 GenAI 基础轮次背后的概念

这些问题所假设的术语和思维模型。基础部分免费开始；更深入、决定面试成败的理念属于付费内容。

基础Token 化与 Token语言模型读取的不是字符或单词，而是 token：由分词器产生的子词片段，每个片段映射到模型嵌入的一个整数。Token 是上下文窗口和计费的单位，而文本如何切分成 token 解释了大量令人意外的模型怪癖，这也是几乎所有面试流程都从这里开始的原因。

基础上下文窗口上下文窗口是语言模型一次能够关注到的固定 token 数量，输入和输出共享同一预算。理解它，正是能够合理设定提示词规模、控制成本与延迟、并判断何时该使用 RAG 的工程师，与那些只是把所有内容一股脑粘贴进去然后祈祷的工程师之间的分水岭。

基础嵌入与向量表示嵌入将一段文本转换为一组数字，其位置使得含义相近的内容在空间中彼此靠近，从而让你可以按语义而非关键词进行搜索。嵌入是 RAG、语义搜索、聚类和去重背后的引擎，因此 FDE 面试流程期望你能解释余弦相似度，以及那些会悄悄破坏向量索引的陷阱。

基础Transformer 的直观理解Transformer 是所有现代大语言模型背后的架构，其核心是自注意力机制，让每个 token 可以并行地关注其他所有 token。FDE 面试流程不要求数学推导；他们希望你用高管或同事都能听懂的通俗语言，解释注意力机制为何胜过 RNN、decoder-only 意味着什么，以及为什么长上下文的成本很高。

核心登录注意力与自注意力注意力机制计算价值向量的加权和，权重取决于每个 token 的查询与其他 token 的键的匹配程度。自注意力在单个序列内应用这一机制，使每个 token 都能从所有其他 token 中获取信息，而全对全的比较正是成本随序列长度平方增长的原因。FDE 面试循环会考察它，因为它用一个思维模型解释了上下文限制、延迟和 KV 缓存。

核心登录RoPE 与位置编码自注意力本身没有词序概念，因此 transformer 会将位置信息注入 token 向量中。旋转位置编码（RoPE）通过随位置变化的角度旋转查询向量和键向量，使相对位置信息自然体现在点积中，这就是 RoPE 支撑几乎所有长上下文模型的原因，也是扩展上下文窗口意味着需要重新缩放 RoPE 的原因。

基础Temperature、Top-p 与采样在每一步，模型都会为每个可能的下一个 token 输出一个概率分布，而 temperature、top-p 和 top-k 等采样设置决定了如何将这个分布转化为实际的选择。FDE 面试循环会测试这一点，因为它控制着确定性与创造性之间的旋钮：知道何时为信息抽取设置低值、为头脑风暴设置高值，以及为什么同一个提示词给出不同答案是预期行为而非 bug。

进阶🔒 高级内容LoRA 与参数高效微调全量微调会更新模型中的每一个权重，训练成本高，且每个任务都会产生一个完整大小的检查点。LoRA 冻结基础模型，转而训练小型低秩适配器矩阵，从而得到可交换的微型检查点；QLoRA 在此基础上加入量化的冻结基础模型，使整个流程可以在单张 GPU 上运行。FDE 面试循环会考察它，因为这是在客户数据上适配模型而不耗尽其预算或硬件资源的方法。

OpenAI 的前沿部署工程师面试循环会提出 llm 与 genai 基础问题，例如“请逐步讲解 LLM 生成响应时实际发生了什么”“请端到端讲解 transformer 架构，不涉及复杂数学”“什么是 token，为什么 FDE 需要关心分词？”。Token、上下文窗口、提示词 vs RAG vs 微调、幻觉、评测、成本与延迟：这是每个 AI 原生 FDE 面试循环首先考察的概念核心。完整题集按由易到难排序并附专家答案，见下方。

按顺序完成本页的 llm 与 genai 基础问题，学习下方链接的相关底层概念，然后查阅 OpenAI 的完整面试流程，了解这一轮在整个面试循环中的位置。

是的。OpenAI 招聘前沿部署工程师，他们直接与企业客户合作，将 OpenAI 的模型集成并部署到生产环境中。该职位一半是工程师，一半是顾问，专注于真实部署而非仅限内部研究。

准备实用的编程、生产级 LLM 设计、评测以及客户问题解决。这些是该职位的准备重点。OpenAI 发布了通用的招聘框架，招聘人员会提供具体职位的评估形式。

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