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title: "LLM 면접 질문 100개+ 모음 — 트랜스포머 기초부터 파인튜닝까지"
published: 2025-12-18T22:46:15.000Z
canonical: https://jeff.news/article/992
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# LLM 면접 질문 100개+ 모음 — 트랜스포머 기초부터 파인튜닝까지

트랜스포머 아키텍처, 추론 최적화, 디코딩 전략, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝까지 LLM 전 범위를 커버하는 면접 질문 모음집. 각 질문에 답변 링크가 달려있어 체계적 복습용으로도 유용함.

- GitHub에 **LLM 면접 질문 100개+**를 정리한 레포가 올라옴. 트랜스포머 기초부터 추론 최적화, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링까지 전 범위를 커버함

- 구성을 보면 크게 이런 카테고리로 나뉨:
  - **트랜스포머 아키텍처** (Q1~Q35): 포지셔널 임베딩 왜 쓰는지, 셀프 어텐션 계산 과정, 멀티헤드 어텐션, 마스크드 어텐션, 크로스 어텐션 차이 등
  - **추론(Inference) 최적화** (Q36~Q72): KV 캐시, 양자화, 배치 추론, Flash Attention, 연속 배칭(continuous batching), 혼합 정밀도, 투기적 디코딩(speculative decoding) 등
  - **디코딩 전략** (Q42~Q52): 그리디, 빔 서치, 온도(temperature) 설정, 결정적 vs 확률적 방법 비교
  - **프롬프트 엔지니어링** (Q74~Q87): CoT, few-shot, self-consistency, ReAct 프롬프팅
  - **파인튜닝** (Q88~Q114): LoRA, QLoRA, 풀 파인튜닝, 파라미터 효율적 파인튜닝, MoE, 스케일링 법칙

- 각 질문에 답변 링크가 달려있어서 면접 준비뿐 아니라 LLM 전반을 체계적으로 복습하기에도 괜찮아 보임

> [!TIP]
> LLM 관련 직무 면접 준비하거나, 주니어 멤버 온보딩 자료로 활용하기 좋은 리소스임. 질문만 훑어봐도 자기가 어느 부분이 약한지 체크 가능함

## 핵심 포인트

- 트랜스포머 아키텍처 Q1~Q35
- 추론 최적화(KV캐시, Flash Attention 등) Q36~Q72
- 프롬프트 엔지니어링(CoT, ReAct 등) Q74~Q87
- 파인튜닝(LoRA, QLoRA 등) Q88~Q114

## 인사이트

LLM 직무 면접 준비뿐 아니라 주니어 온보딩이나 자기 약점 체크용으로 쓸만한 리소스. 질문 목록만 훑어봐도 자기가 어느 영역이 부족한지 바로 파악됨.