2025大模型開發(fā)招聘面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個不是常見的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.Keras2.大模型訓(xùn)練通常使用的硬件是？A.CPUB.GPUC.硬盤D.內(nèi)存3.以下哪種優(yōu)化算法常用于大模型訓(xùn)練？A.SGDB.DijkstraC.AD.Bellman-Ford4.自然語言處理中，BERT模型基于什么架構(gòu)？A.RNNB.CNNC.TransformerD.LSTM5.大模型的參數(shù)量通常指的是？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.模型中可學(xué)習(xí)參數(shù)的數(shù)量C.訓(xùn)練的輪數(shù)D.輸入數(shù)據(jù)的維度6.以下哪個不是大模型的應(yīng)用場景？A.圖像識別B.天氣預(yù)報C.智能客服D.機(jī)器翻譯7.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化的目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.使數(shù)據(jù)分布更均勻C.減少數(shù)據(jù)量D.改變數(shù)據(jù)類型8.大模型推理階段主要關(guān)注的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.推理速度D.損失函數(shù)值9.以下哪種技術(shù)可用于大模型的壓縮？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型量化C.數(shù)據(jù)清洗D.特征提取10.大模型訓(xùn)練時，過擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低C.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都高D.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測試集準(zhǔn)確率高多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大模型評估指標(biāo)的有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.困惑度2.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3.常見的大模型微調(diào)方法有？A.全量微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.LoRAD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)微調(diào)4.以下哪些是Transformer架構(gòu)的組件？A.多頭注意力機(jī)制B.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.卷積層D.循環(huán)層5.大模型的數(shù)據(jù)來源可以有？A.互聯(lián)網(wǎng)文本B.專業(yè)書籍C.社交媒體數(shù)據(jù)D.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)6.提升大模型性能的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.增大模型參數(shù)量C.優(yōu)化模型架構(gòu)D.調(diào)整超參數(shù)7.大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能包括？A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療影像分析D.病歷生成8.以下關(guān)于大模型的說法正確的有？A.參數(shù)量越大性能一定越好B.可以處理多種類型的數(shù)據(jù)C.需要大量的計算資源D.可用于生成內(nèi)容9.大模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)劃分通常分為？A.訓(xùn)練集B.驗證集C.測試集D.樣本集10.大模型推理的優(yōu)化策略有？A.模型剪枝B.量化推理C.并行推理D.緩存機(jī)制判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練只能使用一種深度學(xué)習(xí)框架。（）2.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)一定會提升大模型的性能。（）3.梯度消失和梯度爆炸是大模型訓(xùn)練中常見的問題。（）4.大模型的參數(shù)量和模型性能成正比。（）5.自然語言處理中大模型只能處理文本數(shù)據(jù)。（）6.模型量化可以減少大模型的存儲空間和推理時間。（）7.大模型訓(xùn)練時不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。（）8.過擬合是指模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）9.微調(diào)大模型時不需要考慮原模型的架構(gòu)。（）10.大模型推理速度只和硬件有關(guān)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲和異常值，使數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，便于模型學(xué)習(xí)。還能進(jìn)行歸一化等操作，加速模型收斂，避免梯度問題，提升訓(xùn)練效率和模型性能。2.什么是大模型的微調(diào)？大模型微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練好的大模型基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域或任務(wù)的少量數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練模型?？勺屇Ｐ瓦m應(yīng)新任務(wù)，減少訓(xùn)練成本和時間，提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。3.列舉兩種大模型壓縮的方法。一是模型量化，將模型參數(shù)從高精度數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為低精度，減少存儲空間和計算量；二是模型剪枝，去除模型中不重要的連接或參數(shù)，簡化模型結(jié)構(gòu)。4.大模型推理和訓(xùn)練的區(qū)別是什么？訓(xùn)練是使用大量數(shù)據(jù)讓模型學(xué)習(xí)知識，調(diào)整參數(shù)以最小化損失函數(shù)，計算量大、耗時長；推理是使用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，更關(guān)注速度和效率。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。應(yīng)用前景：可用于風(fēng)險評估、投資決策、客戶服務(wù)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問題突出，金融數(shù)據(jù)復(fù)雜且需專業(yè)解讀，模型可解釋性要求高，監(jiān)管合規(guī)難度大。2.如何平衡大模型的性能和資源消耗？可通過優(yōu)化模型架構(gòu)，去除冗余部分；采用模型壓縮技術(shù)，減少參數(shù)量；合理選擇硬件，提高資源利用率；還可進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，使用有代表性數(shù)據(jù)訓(xùn)練，避免資源浪費(fèi)。3.談?wù)劥竽Ｐ驮诮逃I(lǐng)域的應(yīng)用可能帶來的影響。積極影響：能提供個性化學(xué)習(xí)方案、智能輔導(dǎo)，提升教學(xué)效率和質(zhì)量。消極影響：可能導(dǎo)致學(xué)生過度依賴，降低自主思考能力，且數(shù)據(jù)隱私和教育公平性問題需關(guān)注。4.分析大模型發(fā)展對就業(yè)市場的影響。一方面創(chuàng)造新崗位，如大模型開發(fā)、維護(hù)、微調(diào)等；另一方面部分重復(fù)性工作可能被替代。從業(yè)者需提升技能，學(xué)習(xí)相關(guān)知識，以適應(yīng)大模型帶來的就業(yè)市場變化。答案單項選擇題答案1.C2.B3.A4.C5.B6.B7.B8.C9.B10.B多項選擇題答