2025大模型開發(fā)校招題庫及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種不是常見的大模型訓(xùn)練架構(gòu)？A.單機(jī)單卡B.單機(jī)多卡C.多機(jī)單卡D.多機(jī)多卡2.大模型微調(diào)時，哪種方法通常不需要修改模型的全部參數(shù)？A.全量微調(diào)B.LoRAC.重新預(yù)訓(xùn)練D.從頭訓(xùn)練3.下列哪個是常用的大語言模型推理加速技術(shù)？A.模型量化B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.隨機(jī)梯度下降D.交叉熵?fù)p失4.大模型訓(xùn)練中，BatchNormalization的主要作用是？A.加快收斂速度B.提高模型復(fù)雜度C.增加數(shù)據(jù)多樣性D.減少過擬合5.以下哪個是大模型評估的常用指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.BLEU分?jǐn)?shù)D.均方誤差6.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，分詞的目的是？A.減少數(shù)據(jù)量B.將文本轉(zhuǎn)換為模型可處理的單元C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.增加數(shù)據(jù)維度7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是？A.最大化獎勵B.最小化損失C.增加模型參數(shù)D.減少訓(xùn)練時間8.大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行？A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化D.無需處理9.以下哪種優(yōu)化器常用于大模型訓(xùn)練？A.SGDB.AdamC.AdaGradD.RMSProp10.大模型的可解釋性研究主要關(guān)注？A.模型的性能B.模型的決策過程C.模型的訓(xùn)練速度D.模型的參數(shù)數(shù)量二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)清洗的操作包括？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.去除異常值D.數(shù)據(jù)加密2.常見的大模型壓縮方法有？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.模型融合3.大模型訓(xùn)練過程中可能遇到的問題有？A.梯度消失B.梯度爆炸C.過擬合D.欠擬合4.以下屬于大模型應(yīng)用場景的有？A.智能客服B.圖像生成C.機(jī)器翻譯D.自動駕駛5.大模型的訓(xùn)練資源包括？A.計算資源B.數(shù)據(jù)資源C.存儲資源D.網(wǎng)絡(luò)資源6.大模型微調(diào)的優(yōu)勢有？A.減少訓(xùn)練時間B.降低訓(xùn)練成本C.提高模型性能D.無需預(yù)訓(xùn)練模型7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略8.大模型評估時，需要考慮的因素有？A.模型性能B.模型復(fù)雜度C.模型可解釋性D.模型訓(xùn)練時間9.大模型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有？A.隨機(jī)替換B.隨機(jī)插入C.隨機(jī)刪除D.數(shù)據(jù)拼接10.大模型開發(fā)中，常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MXNet三、判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)量越大越好，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）2.模型量化可以減少模型的存儲空間和計算量。（）3.大模型的訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)率越大越好。（）4.知識蒸餾是一種將大模型的知識遷移到小模型的方法。（）5.大模型的可解釋性和性能通常是正相關(guān)的。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)效果影響不大。（）7.大模型微調(diào)時，只需要少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）8.數(shù)據(jù)預(yù)處理中的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是相同的操作。（）9.大模型訓(xùn)練時，使用多機(jī)多卡可以顯著提高訓(xùn)練速度。（）10.大模型評估指標(biāo)中，準(zhǔn)確率越高，模型性能一定越好。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型微調(diào)的基本原理。利用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)，在特定的小規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步訓(xùn)練，只調(diào)整部分參數(shù)，使模型適應(yīng)新的任務(wù)，減少訓(xùn)練成本和時間。2.大模型訓(xùn)練中，梯度消失和梯度爆炸的原因及解決方法。原因：激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)特性、網(wǎng)絡(luò)過深等。解決方法：使用合適的激活函數(shù)，如ReLU；采用梯度裁剪、批量歸一化等技術(shù)。3.列舉三種大模型評估的常用指標(biāo)，并說明其適用場景。準(zhǔn)確率：適用于分類任務(wù)；BLEU分?jǐn)?shù)：用于機(jī)器翻譯等文本生成任務(wù)；均方誤差：用于回歸任務(wù)。4.簡述數(shù)據(jù)增強(qiáng)在大模型開發(fā)中的作用。增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力，減少過擬合，使模型在不同數(shù)據(jù)上都有較好的表現(xiàn)。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型可解釋性的重要性及挑戰(zhàn)。重要性：利于發(fā)現(xiàn)模型缺陷、增強(qiáng)信任。挑戰(zhàn)：模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計算量大、難以用簡單語言解釋決策過程。2.分析大模型訓(xùn)練成本高的原因及可能的解決辦法。原因：計算資源、數(shù)據(jù)收集標(biāo)注、訓(xùn)練時間長。辦法：模型壓縮、分布式訓(xùn)練、使用低成本硬件。3.探討大模型在不同行業(yè)應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。機(jī)遇：提升效率、創(chuàng)新業(yè)務(wù)。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、適配性、專業(yè)人才缺乏。4.談?wù)劥竽Ｐ臀磥淼陌l(fā)展趨勢。會更注重可解釋性、低資源消耗，拓展多模態(tài)應(yīng)用，加強(qiáng)與行業(yè)的深度融合，提升性能和安全性。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.A4.A5.C6.B7.A8.C9.B10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.