LLM 与 GenAI 基础是 Google 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：这是每个 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，先是标记为 Google 的问题，然后是来自我们 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。

GOOGLE 在这里考察什么 · Google Cloud 在 2026 年大幅扩展了其前沿部署工程师计划，推动企业客户从 AI 试点走向生产环境；请准备好 RAG、向量数据库和生产级 GenAI 部署的深度知识。查看完整的 Google 面试流程 →

标记为 Google 的 LLM 与 GenAI 基础问题

更多针对 Google 面试流程的 LLM 与 GenAI 基础问题

候选人认为最有用、信号最强的 llm 与 genai 基础问题，参照 Google 前沿部署工程师面试流程的考察方式设计。

Google LLM 与 GenAI 基础轮次背后的概念

这些问题所假设的词汇和思维模型。基础部分免费学习；更深层的、决定面试成败的概念属于付费内容。

基础Token 化与 Token语言模型不读取字符或单词。它读取 token：由分词器产生的子词片段，每个 token 被映射为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 解释了大量看似奇怪的模型行为，这也是为什么几乎每个面试流程都从这里开始。

基础上下文窗口上下文窗口是语言模型一次能够关注的固定 token 数量，输入和输出共享同一预算。理解它，正是能够合理规划提示词大小、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文本在空间中彼此靠近，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，建立在自注意力机制之上，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，解释为什么注意力机制胜过 RNN、decoder-only 意味着什么，以及为什么长上下文代价高昂。

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 的查询与其他所有 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 都能从其他所有 token 中提取信息，而这种全对全的比较正是计算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内置的词序概念，因此 Transformer 会将位置信息注入 token 向量中。旋转位置编码（RoPE）按与位置相关的角度旋转查询和键向量，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。

高级🔒 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，训练成本高昂，且每个任务都会产生一个完整大小的检查点。LoRA 则冻结基础模型，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的方法。

Google 的前沿部署工程师面试循环会考察 LLM 与 GenAI 基础问题，例如“请描述 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”、“什么是上下文窗口，它在生产环境中的实际限制是什么？”。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，见下文。

按顺序练习本页的 LLM 与 GenAI 基础问题，学习下方链接的底层概念，然后查看 Google 的完整面试流程，了解这一轮在整体流程中的位置。针对 Google 特别提示，面试官看重以下方面：Google Cloud 在 2026 年大幅扩展了其前沿部署工程师计划，推动企业客户从 AI 试点走向生产落地；预计会深入考察 RAG、向量数据库和生产级 GenAI 部署。

是的，而且是大规模的。Google Cloud 运营着一个大型、多层级的前沿部署工程师项目，同时还有客户工程师和应用 AI 岗位，将工程师派驻到企业客户中，在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 上交付 Agent 解决方案。它是 2026 年最大的 FDE 招聘方之一。

预期会有实操编码、GenAI 和 Agent 系统设计，以及与岗位相关的环节，考察如何将 Gemini 或 Vertex AI 解决方案从概念验证推进到生产环境，此外还有面向客户的判断力考察。面试官会探究你如何界定模糊的企业问题并可靠地构建解决方案。

Google 的其他面试环节

Google 前沿部署工程师面试流程所考察的其他方向。

备考 Google 前沿部署工程师面试的完整流程

LLM 与 GenAI 基础只是其中一个环节。使用 Premium 解锁 Google 完整面试流程中的所有答案。每个方向都有免费题目，让你先体验其深度。

所有答案、概念和课程，所有论文解析，所有已发布的视频课程，动手实践的 FDE Lab 任务，Premium PDF 指南及配套文件，完整的模拟测试题库以及作品样本下载。Referral Premium 不包含指南 PDF 及其配套文件。

6 个月 · 一次付款 · 不自动续订

与免费视频课程一起学习。

独立运营，与 Google 无关联。所有商标归其所有者所有。