文章目录
- 前言
- 一、面试官真正想听的是什么
- 二、先确认：Prompt 真的到头了吗
- 1. Few-shot 例子分布检查
- 2. 思维链 CoT 有没有用上
- 3. 输出格式约束有没有搞清楚
- 4. 指令拆分
- 三、跳出单次调用，从架构层面破局
- 1. RAG：知识问题的正解
- 2. 工具调用：让模型别硬算
- 3. 多步 Agent 与任务分解
- 4. 自一致性多路投票
- 5. 后处理校验层
- 四、换个模型，也许是最低成本的破局点
- 五、什么时候才真正轮到微调
- 1. 低成本手段全部穷尽
- 2. 问题确实出在模型本身
- 3. 有足够的数据支撑
- 4. ROI 算得过来
- 六、微调不是单一动作，而是一整个家族
- 1. 轻量微调（LoRA / 指令微调）
- 2. 知识注入优先走 RAG
- 3. 少量数据走 Few-shot
- 4. 偏好对齐走 RLHF / DPO
- 5. 极致降本走蒸馏
- 七、一个不武断的回答范式
- 1. 定位问题类型
- 2. 穷尽低成本手段
- 3. 评估是否触及模型能力天花板
- 4. 谈微调并说明选型
- 5. 强调成本意识
- 八、从架构师视角看这条排查链路的工程取舍
- 1. 成本梯度意识
- 2. 可逆性考量
- 3. 问题定位优先于方案选择
- 4. 团队能力匹配
- 九、面试话术：考官想听的是什么
- 1. 第一层：基本及格
- 2. 第二层：优秀
- 3. 第三层：加分项
- 总结
前言
前段时间，有读者去面某节的大模型岗位，二面时面试官抛了个经典问题：如果 prompt 已经优化到头了，效果还是上不去，你会怎么做？
这位读者几乎没犹豫，脱口而出一句：那肯定上微调啊。
面试官笑了笑，回了句：你这个回答有点武断。
事后复盘才慢慢反应过来——问题不在于"微调"这个答案本身有没有错，而在于他直接跳过了整整一条排查链路，上来就给结论而不是给思路。这篇文章就来拆一拆，这道题背后到底在考什么，一个完整的回答应该长什么样。
这道题的真正考点不是你知不知道"微调"这个词，而是你有没有一条从便宜到贵、从通用到定制的排查链路。
读完这篇文章，你能搞明白：
- 面试官到底在考什么——三层递进的考察维度
- Prompt 到没到头的判断标准——别嘴上说"到头了"就算数
- 架构层面的破局手段——RAG、工具调用、多路投票、后处理校验
- 微调家族的选型决策树——LoRA、指令微调、RLHF、蒸馏各自适用什么
- 一个不武断的回答范式——定位、穷尽低成本、评估天花板、谈微调、算 ROI
不管你是准备大模型面试的候选人，还是正在线上踩效果瓶颈的工程师，这套排查链路都值得过一遍。开整！
一、面试官真正想听的是什么
这类问题表面上是问技术方案，
