2025大模型開發(fā)校招面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是常見的大模型架構(gòu)？A.TransformerB.RNNC.KNND.GPT架構(gòu)答案：C2.大模型訓(xùn)練中常用的優(yōu)化器是？A.AdamB.SVMC.KmeansD.PCA答案：A3.數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，歸一化的作用是？A.減少數(shù)據(jù)量B.加快訓(xùn)練速度C.增加數(shù)據(jù)維度D.改變數(shù)據(jù)分布答案：B4.大模型微調(diào)通常是指？A.重新訓(xùn)練整個(gè)模型B.只訓(xùn)練部分層C.增加模型層數(shù)D.減小模型規(guī)模答案：B5.以下哪個(gè)是自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)？A.圖像分類B.情感分析C.掩碼語(yǔ)言模型D.目標(biāo)檢測(cè)答案：C6.大模型推理時(shí)主要考慮的是？A.訓(xùn)練時(shí)間B.計(jì)算資源和速度C.數(shù)據(jù)多樣性D.模型深度答案：B7.用于評(píng)估大模型文本生成質(zhì)量的指標(biāo)是？A.F1分?jǐn)?shù)B.BLEU分?jǐn)?shù)C.召回率D.準(zhǔn)確率答案：B8.大模型訓(xùn)練時(shí)過(guò)擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測(cè)試集準(zhǔn)確率低C.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都高D.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測(cè)試集準(zhǔn)確率高答案：B9.以下哪種技術(shù)可以提高大模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.增加模型參數(shù)C.減少訓(xùn)練輪數(shù)D.提高學(xué)習(xí)率答案：A10.大模型中的多頭注意力機(jī)制作用是？A.減少模型參數(shù)B.提高模型并行性和捕捉不同特征C.降低計(jì)算復(fù)雜度D.增加模型深度答案：B多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras答案：ABD2.大模型數(shù)據(jù)來(lái)源可以包括？A.網(wǎng)頁(yè)文本B.書籍C.社交媒體數(shù)據(jù)D.學(xué)術(shù)論文答案：ABCD3.提高大模型訓(xùn)練效率的方法有？A.分布式訓(xùn)練B.混合精度訓(xùn)練C.模型量化D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：ABC4.大模型應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.智能客服B.機(jī)器翻譯C.圖像生成D.自動(dòng)駕駛決策答案：ABC5.大模型評(píng)估指標(biāo)有？A.困惑度B.準(zhǔn)確率C.召回率D.均方誤差答案：ABCD6.大模型訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)清洗步驟可能包括？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.去除噪聲數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化答案：ABC7.以下屬于大模型安全問(wèn)題的有？A.數(shù)據(jù)泄露B.模型被攻擊C.生成有害內(nèi)容D.模型參數(shù)過(guò)多答案：ABC8.大模型調(diào)優(yōu)可以調(diào)整的參數(shù)有？A.學(xué)習(xí)率B.批量大小C.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量D.激活函數(shù)答案：ABCD9.大模型中的注意力機(jī)制可以分為？A.全局注意力B.局部注意力C.多頭注意力D.自注意力答案：ABCD10.大模型開發(fā)中可能遇到的挑戰(zhàn)有？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題B.計(jì)算資源不足C.模型可解釋性差D.訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)越多越好，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（×）2.所有大模型都必須從頭開始訓(xùn)練。（×）3.模型量化可以減少模型的存儲(chǔ)空間和計(jì)算量。（√）4.大模型推理時(shí)不需要考慮內(nèi)存占用。（×）5.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接應(yīng)用于所有任務(wù)，無(wú)需微調(diào)。（×）6.增加模型層數(shù)一定能提高大模型性能。（×）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)只適用于圖像數(shù)據(jù)，不適用于文本數(shù)據(jù)。（×）8.大模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（×）9.多頭注意力機(jī)制可以提高模型的表達(dá)能力。（√）10.大模型評(píng)估只需要關(guān)注單一指標(biāo)即可。（×）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述大模型微調(diào)的步驟。答案：先準(zhǔn)備與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，再選擇合適預(yù)訓(xùn)練模型。凍結(jié)部分層，修改輸出層適配任務(wù)。設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，用新數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，最后評(píng)估微調(diào)后模型性能。2.大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)不均衡會(huì)帶來(lái)什么問(wèn)題，如何解決？答案：?jiǎn)栴}是模型偏向多數(shù)類，對(duì)少數(shù)類預(yù)測(cè)差。解決辦法有數(shù)據(jù)層面過(guò)采樣少數(shù)類、欠采樣多數(shù)類；算法層面調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重，讓模型更關(guān)注少數(shù)類。3.解釋大模型中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。答案：梯度消失指訓(xùn)練中梯度越來(lái)越小，參數(shù)更新慢甚至不更新，模型難收斂。梯度爆炸則是梯度變得極大，參數(shù)更新幅度過(guò)大，導(dǎo)致模型不穩(wěn)定、不收斂。4.列舉大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法和注意事項(xiàng)。答案：方法有人工標(biāo)注、眾包標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注。注意事項(xiàng)是標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)要統(tǒng)一，標(biāo)注人員需培訓(xùn)，保證標(biāo)注質(zhì)量，同時(shí)要審核標(biāo)注結(jié)果，及時(shí)修正錯(cuò)誤。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)用的前景和挑戰(zhàn)。答案：前景是輔助診斷、醫(yī)學(xué)研究等。挑戰(zhàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私安全難保障，數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，模型決策的可解釋性差，且需專業(yè)醫(yī)學(xué)知識(shí)結(jié)合，應(yīng)用落地審批嚴(yán)格。2.探討大模型開發(fā)中如何平衡模型性能和計(jì)算資源。答案：可采用模型量化減少計(jì)算量和存儲(chǔ)，用混合精度訓(xùn)練提高效率。也可對(duì)模型剪枝，去掉不重要參數(shù)。還能選擇合適架構(gòu)和優(yōu)化算法，在有限資源下調(diào)優(yōu)參數(shù)。3.分析大模型生成內(nèi)容的可信度問(wèn)題及解決思路。答案：?jiǎn)栴}是可能生成錯(cuò)誤、有害內(nèi)容。解決思路是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上保證質(zhì)量和可靠性，用規(guī)則和算法過(guò)濾有害信息。還