習(xí)題八擁抱AI大模型的奇妙世界一、單項選擇題1、大模型的定義是指：A.具有少量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型B.具有數(shù)千萬甚至數(shù)億參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型C.僅用于圖像識別的模型D.只有一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的模型2、Transformer架構(gòu)主要用于：A.視覺數(shù)據(jù)處理B.生成模型C.序列數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)壓縮3、哪一項不是大模型的特點？A.高計算資源要求B.小規(guī)模數(shù)據(jù)需求C.多任務(wù)學(xué)習(xí)D.大規(guī)模參數(shù)4、以下哪種模型是語言大模型的代表作？A.ResNetB.GPTC.VisionTransformerD.CLIP5、視覺大模型主要用于：A.文本生成B.語音識別C.圖像分類D.游戲模擬6、多模態(tài)技術(shù)的核心優(yōu)勢是什么？A.處理單一模態(tài)數(shù)據(jù)B.提供更全面、更豐富的信息C.僅限于圖像數(shù)據(jù)處理D.簡化數(shù)據(jù)處理流程7、以下哪項技術(shù)不屬于多模態(tài)大模型的核心算法？A.深度學(xué)習(xí)B.目標(biāo)檢測C.多模態(tài)融合D.跨模態(tài)語義對齊8、大模型的發(fā)展歷程中的“爆發(fā)期”開始于哪個年份？A.1956年B.2006年C.2013年D.2020年9、語言大模型中的BERT模型由哪家公司發(fā)布？A.MicrosoftB.FacebookC.GoogleD.OpenAI10、在多模態(tài)大模型中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要作用是什么？A.處理文本數(shù)據(jù)B.提取視覺特征C.增強(qiáng)用戶和物品表示的學(xué)習(xí)D.分析音頻數(shù)據(jù)二、填空題1、大模型的參數(shù)規(guī)模通常是從數(shù)千萬到_________個參數(shù)。2、Transformer架構(gòu)的核心機(jī)制是_________機(jī)制。3、語言大模型中，_________模型被廣泛應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)。4、視覺大模型通常使用_________神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理圖像數(shù)據(jù)。5、多模態(tài)大模型的特征提取與編碼過程包括將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為_________。6、在多模態(tài)大模型中，_________學(xué)習(xí)是一種重要的訓(xùn)練策略。7、大模型的發(fā)展歷程中的“爆發(fā)期”開始于_________年。8、多模態(tài)大模型中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用是_________用戶和物品表示的學(xué)習(xí)。9、語言大模型中的BERT模型由_________公司發(fā)布。10、大模型的“沉淀期”包括_________的技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用場景擴(kuò)展。三、判斷題1、多模態(tài)大模型的“應(yīng)用層”主要用于理論研究。2、ResNet模型的主要創(chuàng)新點是殘差連接。3、在大模型的“萌芽期”，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形出現(xiàn)。4、自監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化的主要目標(biāo)是利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)提升模型表現(xiàn)。5、在大模型的計算資源需求中，通常需要數(shù)十個GPU。四、簡答題1、簡述大模型的定義及其特點。2、Transformer架構(gòu)在語言大模型中的作用是什么？3、描述視覺大模型在圖像處理中的應(yīng)用。4、多模態(tài)大模型的優(yōu)勢是什么？5、解釋自監(jiān)督學(xué)習(xí)在大模型訓(xùn)練中的作用。五、上機(jī)題1、私有化多模態(tài)大模型項目實戰(zhàn)任務(wù)描述在人工智能發(fā)展的浪潮中，大模型尤其是多模態(tài)大模型，逐漸成為推動技術(shù)進(jìn)步的重要力量。多模態(tài)大模型是人工智能領(lǐng)域中的一種高級模型，其獨特之處在于能夠同時處理和整合來自不同數(shù)據(jù)模態(tài)的信息。所謂模態(tài)，指的是數(shù)據(jù)的形式或種類，例如圖像、文本、音頻等。本次任務(wù)將在本地搭建與部屬私有化多模型大模型。任務(wù)目標(biāo)（1）安裝Ollama并下載對話模型和向量模型（2）安裝open-webui交互界面（3）完成私有化多模態(tài)大模型的部署習(xí)題八答案解析一、單項選擇題1.B2.C3.B4.B5.C6.B7.B8.D9.C10.C二、填空題1.千億 2.自注意力3.GPT 4.卷積5.向量 6.自監(jiān)督7.2020 8.增強(qiáng)9.Google 10.模型三、判斷題1.錯誤（多模態(tài)大模型的“應(yīng)用層”主要用于實際場景應(yīng)用，而非理論研究）2.正確3.正確4.正確5.錯誤（在大模型的計算資源需求中，通常需要數(shù)百到上千個GPU，而非數(shù)十個）四、簡答題1.大模型是指具有大量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型，通常擁有數(shù)千萬甚至數(shù)億個參數(shù)。其特點包括高計算資源需求、能夠處理復(fù)雜任務(wù)、支持多任務(wù)學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。2.Transformer架構(gòu)通過自注意力機(jī)制來處理序列數(shù)據(jù)，使得模型能夠更好地捕捉上下文信息和長距離依賴關(guān)系，從而提升了語言模型的性能。3.視覺大模型廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像生成等任務(wù)。它們通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取和學(xué)習(xí)圖像特征，以實現(xiàn)高效的視覺識別和理解。4.多模態(tài)大模型能夠融合來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（如圖像、文本、音頻），提供更全面、更豐富的信息，從而提升模型的表現(xiàn)和應(yīng)用效果。例如，它們可以在圖像描述生成和跨模態(tài)檢索等任務(wù)中發(fā)揮重要作用。5.自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以自我生成標(biāo)簽或任務(wù)，提升模型的性能。它有助