2025大模型開發(fā)招聘題庫及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常見的大模型訓練框架？A.ExcelB.PyTorchC.PhotoshopD.PowerPoint2.大模型中的“微調(diào)”是指？A.徹底重新訓練模型B.在預訓練模型基礎(chǔ)上小范圍調(diào)整參數(shù)C.更換模型架構(gòu)D.降低模型精度3.哪種數(shù)據(jù)對大模型訓練效果提升最大？A.少量高質(zhì)量數(shù)據(jù)B.大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)C.大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)D.少量低質(zhì)量數(shù)據(jù)4.大模型推理階段主要是？A.生成新數(shù)據(jù)B.訓練模型參數(shù)C.對輸入數(shù)據(jù)進行預測D.評估模型性能5.以下哪個不是大模型的應用場景？A.圖像識別B.天氣預報C.編寫代碼D.制作動畫6.大模型訓練時GPU的主要作用是？A.存儲數(shù)據(jù)B.加速計算C.傳輸數(shù)據(jù)D.顯示結(jié)果7.用于評估大模型語言理解能力的指標是？A.準確率B.召回率C.BLEU得分D.困惑度8.大模型訓練數(shù)據(jù)的清洗是為了？A.增加數(shù)據(jù)量B.去除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)C.改變數(shù)據(jù)格式D.提高數(shù)據(jù)保密性9.大模型中的注意力機制主要是為了？A.減少模型參數(shù)B.增強模型對輸入序列不同部分的關(guān)注C.加快模型訓練速度D.提高模型泛化能力10.以下哪個開源大模型較知名？A.GPT-4B.LlamaC.BERT-ProD.ChatGPT多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓練可能用到的硬件有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA2.大模型的優(yōu)化策略包括？A.調(diào)整學習率B.增加訓練輪數(shù)C.數(shù)據(jù)增強D.更換激活函數(shù)3.大模型在自然語言處理中的應用有？A.機器翻譯B.文本分類C.情感分析D.語音合成4.影響大模型性能的因素有？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型架構(gòu)C.訓練時長D.超參數(shù)設置5.大模型的部署方式有？A.本地部署B(yǎng).云端部署C.邊緣部署D.分布式部署6.以下屬于大模型評估指標的有？A.準確率B.F1值C.均方誤差D.余弦相似度7.大模型訓練過程中可能遇到的問題有？A.過擬合B.梯度消失C.內(nèi)存不足D.訓練速度慢8.大模型的數(shù)據(jù)來源可以是？A.互聯(lián)網(wǎng)文本B.專業(yè)書籍C.社交媒體D.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)9.大模型的優(yōu)勢包括？A.強大的泛化能力B.可解釋性強C.處理復雜任務能力強D.訓練成本低10.大模型的訓練優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓練只能使用一種硬件。（）2.大模型的性能只取決于模型架構(gòu)。（）3.數(shù)據(jù)增強可以提高大模型的泛化能力。（）4.大模型推理時不需要消耗計算資源。（）5.所有大模型都需要大量的訓練數(shù)據(jù)。（）6.大模型的部署只能在云端進行。（）7.過擬合會導致大模型在測試集上表現(xiàn)不佳。（）8.大模型的訓練過程中不需要監(jiān)控指標。（）9.注意力機制只適用于自然語言處理領(lǐng)域。（）10.開源大模型可以隨意商用。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型微調(diào)的步驟。2.大模型訓練中數(shù)據(jù)清洗的重要性是什么？3.列舉三種大模型的評估指標并說明其用途。4.大模型部署在邊緣設備上有什么優(yōu)勢和挑戰(zhàn)？討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應用前景和可能面臨的挑戰(zhàn)。2.如何平衡大模型的性能和訓練成本？3.談談大模型的可解釋性問題及解決思路。4.分析大模型對就業(yè)市場的影響。答案單項選擇題1.B2.B3.C4.C5.D6.B7.D8.B9.B10.B多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.AC10.ABCD判斷題1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.×簡答題1.步驟：先準備特定任務的數(shù)據(jù)集，再選擇合適預訓練模型，接著調(diào)整模型參數(shù)，最后用新數(shù)據(jù)集訓練，過程中監(jiān)控性能。2.重要性：去除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使模型學習到有效信息，提升訓練效果和泛化能力。3.準確率：衡量預測正確比例；困惑度：評估語言模型預測下一個詞的能力；F1值：綜合考量準確率和召回率。4.優(yōu)勢：低延遲、保護隱私；挑戰(zhàn)：計算資源有限、存儲容量小、散熱和功耗問題。討論題1.前景：輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、模型可靠性、醫(yī)療規(guī)范適配。2.可優(yōu)化模型架構(gòu)、選擇合適