2025大模型開發(fā)校招題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種優(yōu)化器常用于大模型訓練？A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSprop2.大模型中常用的激活函數(shù)是？A.sigmoidB.tanhC.ReLUD.linear3.以下哪個不是大模型的評估指標？A.準確率B.召回率C.困惑度D.梯度4.大模型訓練時使用的數(shù)據(jù)并行是指？A.數(shù)據(jù)分塊并行計算B.模型分塊并行計算C.不同設(shè)備訓練不同模型D.以上都不對5.大模型的預訓練任務(wù)通常是？A.圖像分類B.語言生成C.無監(jiān)督學習D.強化學習6.哪個深度學習框架常用于大模型開發(fā)？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NumpyD.Pandas7.大模型中的多頭注意力機制主要作用是？A.增加模型復雜度B.捕捉不同方面的信息C.減少計算量D.提高訓練速度8.大模型訓練時容易出現(xiàn)的問題是？A.梯度消失B.梯度爆炸C.過擬合D.以上都是9.以下哪種技術(shù)可用于大模型的量化？A.剪枝B.蒸餾C.低比特量化D.數(shù)據(jù)增強10.大模型微調(diào)是指？A.重新訓練整個模型B.只訓練部分層C.改變模型結(jié)構(gòu)D.增加訓練數(shù)據(jù)二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中常用的數(shù)據(jù)集有？A.ImageNetB.CIFAR-10C.GLUED.SQuAD2.以下屬于大模型架構(gòu)的有？A.ResNetB.TransformerC.GPTD.BERT3.大模型訓練的加速方法有？A.混合精度訓練B.模型并行C.數(shù)據(jù)并行D.梯度累積4.大模型評估時可能用到的指標有？A.F1分數(shù)B.平均精度C.均方誤差D.交叉熵損失5.大模型中的正則化方法有？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停6.大模型的數(shù)據(jù)預處理步驟可能包括？A.歸一化B.分詞C.數(shù)據(jù)增強D.編碼7.以下哪些技術(shù)可用于大模型壓縮？A.知識蒸餾B.模型剪枝C.量化D.特征選擇8.大模型訓練時的超參數(shù)有？A.學習率B.批量大小C.迭代次數(shù)D.優(yōu)化器類型9.大模型在自然語言處理中的應(yīng)用有？A.文本分類B.機器翻譯C.問答系統(tǒng)D.圖像識別10.大模型開發(fā)中可能用到的硬件有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA三、判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓練時學習率越大越好。（）2.多頭注意力機制可以提高模型的表達能力。（）3.大模型只能用于自然語言處理。（）4.數(shù)據(jù)并行和模型并行不能同時使用。（）5.模型剪枝會降低模型的性能。（）6.大模型的預訓練通常使用有監(jiān)督學習。（）7.混合精度訓練可以減少內(nèi)存使用。（）8.梯度累積可以增加有效批量大小。（）9.大模型微調(diào)時不需要調(diào)整超參數(shù)。（）10.大模型評估指標中準確率越高模型越好。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型中多頭注意力機制的原理。多頭注意力機制將輸入進行多個不同的線性變換，得到多個查詢、鍵和值，分別計算注意力分數(shù)，最后將結(jié)果拼接并線性變換輸出，能捕捉不同方面信息。2.大模型訓練時梯度消失和梯度爆炸的原因及解決方法。原因：激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)深度等。解決方法：使用合適激活函數(shù)如ReLU，采用梯度裁剪、批量歸一化等。3.什么是大模型的量化，有什么作用？量化是將模型參數(shù)和計算從高精度轉(zhuǎn)換為低精度。作用是減少模型大小和計算量，提高推理速度，降低存儲和計算成本。4.簡述大模型微調(diào)的步驟。步驟：準備微調(diào)數(shù)據(jù)集，選擇合適預訓練模型，凍結(jié)部分層，調(diào)整超參數(shù)，使用微調(diào)數(shù)據(jù)訓練模型。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能的影響。數(shù)據(jù)質(zhì)量影響大。高質(zhì)量數(shù)據(jù)可使模型學習到有效特征，提升泛化能力；低質(zhì)量數(shù)據(jù)含噪聲、錯誤，會使模型性能下降，出現(xiàn)過擬合等問題。2.談?wù)劥竽Ｐ驮趯嶋H應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和機遇。挑戰(zhàn)：計算資源需求大、數(shù)據(jù)隱私安全、可解釋性差等。機遇：在多領(lǐng)域有強大應(yīng)用潛力，如醫(yī)療、金融等，推動行業(yè)發(fā)展。3.討論大模型壓縮技術(shù)對模型部署的意義?？蓽p少模型大小和計算量，降低存儲和計算成本，使模型能在資源受限設(shè)備部署，提高部署效率和靈活性，擴大應(yīng)用范圍。4.如何評估大模型的可解釋性，可解釋性對大模型應(yīng)用有何重要性？可通過特征重要性分析、決策樹可視化等評估。重要性在于讓用戶信任模型，在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，能輔助決策，避免潛在風險。答案單項選擇題答案1.C2.C3.D4.A5.C6.B7.B8.D9.C10.B多項選擇題答案1.ACD2.BCD3.ABCD4.ABCD5.