2025大模型開(kāi)發(fā)秋招筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種是常見(jiàn)的大模型訓(xùn)練優(yōu)化器？A.SGDB.PCAC.CNND.RNN2.大模型微調(diào)通常使用的方法是？A.全量參數(shù)微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.增加新層微調(diào)D.隨機(jī)微調(diào)3.以下哪個(gè)不是大模型的評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.壓縮率D.F1值4.大模型訓(xùn)練時(shí)使用的數(shù)據(jù)并行是指？A.不同數(shù)據(jù)在不同設(shè)備訓(xùn)練B.相同數(shù)據(jù)在不同設(shè)備訓(xùn)練C.不同數(shù)據(jù)在相同設(shè)備訓(xùn)練D.相同數(shù)據(jù)在相同設(shè)備訓(xùn)練5.大模型推理時(shí)，以下哪種方式效率更高？A.批量推理B.單樣本推理C.循環(huán)推理D.隨機(jī)推理6.以下哪個(gè)庫(kù)常用于大模型開(kāi)發(fā)？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NumpyD.Pandas7.大模型中注意力機(jī)制的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.聚焦關(guān)鍵信息C.減少參數(shù)數(shù)量D.加快訓(xùn)練速度8.大模型訓(xùn)練中，學(xué)習(xí)率過(guò)高可能導(dǎo)致？A.模型收斂慢B.模型不收斂C.模型過(guò)擬合D.模型欠擬合9.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于文本大模型？A.同義詞替換B.數(shù)據(jù)歸一化C.隨機(jī)插入D.隨機(jī)刪除10.大模型的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)通常是？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開(kāi)發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.PyTorchB.KerasC.MXNetD.Chainer2.大模型的應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.智能客服B.圖像識(shí)別C.機(jī)器翻譯D.自動(dòng)駕駛3.大模型訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)處理步驟有？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.數(shù)據(jù)劃分D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)4.以下哪些因素會(huì)影響大模型的性能？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型架構(gòu)C.訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)D.超參數(shù)設(shè)置5.大模型推理優(yōu)化方法有？A.模型量化B.剪枝C.并行計(jì)算D.緩存機(jī)制6.大模型中的損失函數(shù)可以是？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.鉸鏈損失D.負(fù)對(duì)數(shù)似然損失7.大模型開(kāi)發(fā)中的正則化方法有？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停法8.大模型訓(xùn)練的硬件資源有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA9.大模型的評(píng)估維度可以包括？A.準(zhǔn)確性B.可解釋性C.魯棒性D.效率10.大模型微調(diào)時(shí)可以調(diào)整的參數(shù)有？A.預(yù)訓(xùn)練層參數(shù)B.新增層參數(shù)C.優(yōu)化器參數(shù)D.學(xué)習(xí)率參數(shù)判斷題（每題2分，共10題）1.大模型開(kāi)發(fā)只能使用深度學(xué)習(xí)方法。（）2.數(shù)據(jù)越多，大模型的性能一定越好。（）3.大模型的訓(xùn)練和推理可以在同一硬件上高效完成。（）4.注意力機(jī)制只能用于自然語(yǔ)言處理大模型。（）5.大模型訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)率應(yīng)該始終保持不變。（）6.模型量化會(huì)降低大模型的推理精度。（）7.大模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)是兩個(gè)獨(dú)立的過(guò)程，沒(méi)有關(guān)聯(lián)。（）8.所有大模型都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）9.大模型的參數(shù)數(shù)量越多，性能就越好。（）10.大模型開(kāi)發(fā)中，優(yōu)化器的選擇對(duì)模型性能影響不大。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述大模型中數(shù)據(jù)并行和模型并行的區(qū)別。數(shù)據(jù)并行是將相同模型復(fù)制到多個(gè)設(shè)備，不同數(shù)據(jù)在不同設(shè)備訓(xùn)練；模型并行是將模型拆分到多個(gè)設(shè)備，相同數(shù)據(jù)按拆分部分在不同設(shè)備處理。2.大模型微調(diào)的作用是什么？微調(diào)可讓預(yù)訓(xùn)練大模型適配特定任務(wù)。利用預(yù)訓(xùn)練知識(shí)，在少量特定數(shù)據(jù)上調(diào)整參數(shù)，提升模型在特定任務(wù)上的性能，減少訓(xùn)練成本。3.列舉三種大模型訓(xùn)練時(shí)的優(yōu)化策略。一是調(diào)整學(xué)習(xí)率，如使用學(xué)習(xí)率衰減策略；二是采用正則化方法，如L1、L2正則化和Dropout；三是使用優(yōu)化器，如Adam、Adagrad等。4.大模型推理時(shí)可能遇到的挑戰(zhàn)有哪些？推理速度慢，尤其處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)；資源消耗大，對(duì)硬件要求高；推理精度可能受模型量化等優(yōu)化影響；可解釋性差，難以理解推理過(guò)程和結(jié)果。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。機(jī)遇：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全難保障，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，模型可解釋性差，需專業(yè)醫(yī)療知識(shí)結(jié)合。2.如何平衡大模型的性能和資源消耗？可采用模型量化、剪枝等優(yōu)化方法減少參數(shù)和計(jì)算量；合理設(shè)置超參數(shù)和訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)；根據(jù)任務(wù)需求選擇合適模型架構(gòu)，避免過(guò)度復(fù)雜。3.談?wù)劥竽Ｐ烷_(kāi)發(fā)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)是大模型學(xué)習(xí)有效特征的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)錯(cuò)誤信息，影響性能，如出現(xiàn)過(guò)擬合、欠擬合，還會(huì)降低模型泛化能力和可靠性。4.大模型的可解釋性對(duì)其應(yīng)用有何影響？在安全關(guān)鍵領(lǐng)域，可解釋性讓用戶理解決策過(guò)程，增強(qiáng)信任；在法律合規(guī)方面，滿足法規(guī)要求；還利于發(fā)現(xiàn)模型缺陷和偏差，改進(jìn)模型。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.B3.C4.A5.A6.B7.B8.B9.B10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ABC