2025大模型開(kāi)發(fā)招聘題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架常用于大模型開(kāi)發(fā)？A.Scikit-learnB.PyTorchC.PandasD.Numpy2.大模型訓(xùn)練時(shí)常用的優(yōu)化算法是？A.AdaGradB.RMSPropC.AdamD.Adadelta3.以下哪個(gè)不是大模型的評(píng)估指標(biāo)？A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.基尼系數(shù)4.自注意力機(jī)制最早出現(xiàn)在哪個(gè)模型中？A.BERTB.GPTC.TransformerD.ELMo5.大模型中的微調(diào)通常是指？A.調(diào)整模型的架構(gòu)B.調(diào)整模型的部分參數(shù)C.重新訓(xùn)練整個(gè)模型D.增加模型的層數(shù)6.大模型訓(xùn)練時(shí)，為防止過(guò)擬合常用的方法是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減小學(xué)習(xí)率C.增加模型復(fù)雜度D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)7.以下哪種數(shù)據(jù)格式適合大模型訓(xùn)練？A.CSVB.JSONC.TFRecordD.XML8.大模型推理時(shí)，以下哪種硬件加速效果最好？A.CPUB.GPUC.FPGAD.ASIC9.大模型中的多頭注意力機(jī)制的作用是？A.增加模型的復(fù)雜度B.提高模型的并行計(jì)算能力C.捕捉不同位置的依賴(lài)關(guān)系D.減少模型的參數(shù)10.以下哪個(gè)是大語(yǔ)言模型？A.ResNetB.VGGC.GPT-3D.Inception多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.大模型開(kāi)發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.KerasC.PyTorchD.MXNet2.大模型訓(xùn)練可能面臨的問(wèn)題有？A.過(guò)擬合B.梯度消失C.計(jì)算資源不足D.數(shù)據(jù)不平衡3.以下屬于大模型應(yīng)用場(chǎng)景的有？A.智能客服B.圖像識(shí)別C.機(jī)器翻譯D.自動(dòng)駕駛4.大模型的優(yōu)化策略包括？A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.正則化C.批量歸一化D.早停策略5.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)劃分D.數(shù)據(jù)標(biāo)注6.以下哪些是大模型的訓(xùn)練技巧？A.混合精度訓(xùn)練B.模型并行C.數(shù)據(jù)并行D.梯度累積7.大模型評(píng)估時(shí)常用的指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.困惑度8.大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)可能涉及？A.卷積層B.循環(huán)層C.注意力層D.全連接層9.大模型開(kāi)發(fā)中可能用到的編程語(yǔ)言有？A.PythonB.JavaC.C++D.R10.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.分布式部署判斷題（每題2分，共20分）1.大模型開(kāi)發(fā)只需要大量的數(shù)據(jù)，不需要優(yōu)化算法。（）2.自注意力機(jī)制可以捕捉序列中任意位置的依賴(lài)關(guān)系。（）3.大模型訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)率越大越好。（）4.大模型的參數(shù)越多，性能一定越好。（）5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高大模型的泛化能力。（）6.大模型推理時(shí)只能使用CPU。（）7.多頭注意力機(jī)制會(huì)增加模型的計(jì)算量。（）8.大模型開(kāi)發(fā)不需要考慮計(jì)算資源的限制。（）9.大模型的微調(diào)可以在少量數(shù)據(jù)上快速適應(yīng)新任務(wù)。（）10.大模型評(píng)估指標(biāo)中，準(zhǔn)確率越高，模型性能越好。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述大模型開(kāi)發(fā)中數(shù)據(jù)并行和模型并行的區(qū)別。2.大模型訓(xùn)練時(shí)梯度消失的原因及解決方法有哪些？3.什么是大模型的微調(diào)，有什么作用？4.大模型評(píng)估時(shí)常用的指標(biāo)有哪些，各有什么意義？討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型開(kāi)發(fā)中數(shù)據(jù)隱私和安全面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略。2.談?wù)劥竽Ｐ驮诓煌袠I(yè)應(yīng)用的前景和可能遇到的問(wèn)題。3.分析大模型訓(xùn)練計(jì)算資源消耗大的原因，并討論可能的優(yōu)化方向。4.討論大模型的可解釋性問(wèn)題及解決思路。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.D4.C5.B6.D7.C8.B9.C10.C多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD判斷題1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.×簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)并行是將數(shù)據(jù)分割到多個(gè)設(shè)備，每個(gè)設(shè)備運(yùn)行相同模型，更新參數(shù)；模型并行是將模型分割到不同設(shè)備，數(shù)據(jù)在各部分依次計(jì)算。2.原因是梯度在反向傳播中不斷變小。解決方法有使用ReLU等激活函數(shù)、梯度裁剪、批量歸一化等。3.微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，用新數(shù)據(jù)調(diào)整部分參數(shù)。作用是快速適配新任務(wù)，減少訓(xùn)練成本。4.常用指標(biāo)有準(zhǔn)確率（預(yù)測(cè)正確比例）、召回率（正樣本被正確預(yù)測(cè)比例）、F1值（綜合準(zhǔn)確率和召回率）、困惑度（衡量語(yǔ)言模型預(yù)測(cè)能力）。討論題1.挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露、濫用等。策略包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、匿名化處理等。2.前景廣闊，如智能客服提