2025秋招：大模型開發(fā)面試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個不是常見的大模型訓(xùn)練框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.JavaD.JAX答案：C2.大模型中注意力機(jī)制的核心作用是？A.加速訓(xùn)練B.增強(qiáng)特征提取C.處理長序列依賴D.減少參數(shù)答案：C3.大模型訓(xùn)練時常用的優(yōu)化器是？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.以上都是答案：D4.以下哪種數(shù)據(jù)格式常用于大模型數(shù)據(jù)存儲？A.CSVB.JSONC.ParquetD.TXT答案：C5.大模型微調(diào)的目的是？A.減少模型大小B.適應(yīng)特定任務(wù)C.提高泛化能力D.加快推理速度答案：B6.大模型中的嵌入層作用是？A.數(shù)據(jù)降維B.特征映射C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)加密答案：B7.哪種技術(shù)可用于大模型的壓縮？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.以上都是答案：D8.大模型推理時的批處理作用是？A.提高準(zhǔn)確率B.減少內(nèi)存占用C.加速推理D.增強(qiáng)魯棒性答案：C9.以下哪個指標(biāo)用于評估大模型的語言生成質(zhì)量？A.F1分?jǐn)?shù)B.BLEU分?jǐn)?shù)C.AUCD.ROC答案：B10.大模型訓(xùn)練中的梯度消失問題會導(dǎo)致？A.模型無法收斂B.訓(xùn)練速度加快C.模型過擬合D.模型欠擬合答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練需要考慮的因素有？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.硬件資源C.超參數(shù)選擇D.模型架構(gòu)答案：ABCD2.大模型在哪些領(lǐng)域有應(yīng)用？A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.醫(yī)療保健D.金融服務(wù)答案：ABCD3.提高大模型泛化能力的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：ABCD4.大模型的局限性包括？A.計(jì)算資源需求大B.可解釋性差C.數(shù)據(jù)隱私問題D.對小樣本任務(wù)效果不佳答案：ABCD5.大模型微調(diào)的方式有？A.全量微調(diào)B.部分微調(diào)C.LoRA微調(diào)D.提示學(xué)習(xí)答案：ABC6.用于大模型數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作有？A.分詞B.歸一化C.去重D.填充答案：ABCD7.大模型的推理優(yōu)化技術(shù)有？A.模型量化B.并行推理C.緩存機(jī)制D.模型剪枝答案：ABCD8.大模型評估的維度有？A.準(zhǔn)確性B.效率C.魯棒性D.公平性答案：ABCD9.大模型訓(xùn)練中的分布式策略有？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.混合并行D.管道并行答案：ABCD10.大模型的訓(xùn)練數(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D.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)越多越好，無需考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（×）2.注意力機(jī)制只能用于自然語言處理。（×）3.大模型微調(diào)一定能提高模型在特定任務(wù)上的性能。（×）4.大模型推理時不需要考慮內(nèi)存占用。（×）5.增加模型參數(shù)一定能提高大模型的性能。（×）6.大模型訓(xùn)練中梯度爆炸和梯度消失是同一問題。（×）7.大模型的可解釋性對所有應(yīng)用場景都不重要。（×）8.大模型的訓(xùn)練和推理可以使用相同的硬件配置。（×）9.大模型評估只需關(guān)注單一指標(biāo)。（×）10.大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以不進(jìn)行標(biāo)注。（×）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大模型中注意力機(jī)制的原理。答案：注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列中元素間的相關(guān)性，為不同元素分配不同權(quán)重。它能讓模型在處理序列時，聚焦于重要部分，有效處理長序列依賴，提升特征提取能力。2.大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性是什么？答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲和冗余。統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、進(jìn)行歸一化等操作，能使數(shù)據(jù)更適合模型訓(xùn)練，提高訓(xùn)練效率和模型性能。3.說明大模型微調(diào)的基本步驟。答案：先準(zhǔn)備特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集，選擇合適的基礎(chǔ)大模型。凍結(jié)部分層或采用微調(diào)策略，如LoRA。接著用新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，調(diào)整參數(shù)，最后評估微調(diào)后模型性能。4.大模型推理優(yōu)化有哪些常見方法？答案：常見方法有模型量化，減少數(shù)據(jù)精度降低計(jì)算量；并行推理，利用多設(shè)備加速；緩存機(jī)制，避免重復(fù)計(jì)算；模型剪枝，去除冗余參數(shù)。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。答案：機(jī)遇在于輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等，提高效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難，模型可解釋性差，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，需嚴(yán)格監(jiān)管確保安全可靠。2.如何平衡大模型的性能和計(jì)算資源消耗？答案：可采用模型壓縮技術(shù)，如剪枝、量化減少參數(shù)。優(yōu)化訓(xùn)練策略，如早停、調(diào)整超參數(shù)。還可利用分布式訓(xùn)練并行計(jì)算，合理分配資源，提升性價比。3.談?wù)劥竽Ｐ涂山忉屝缘闹匾约皩?shí)現(xiàn)方法。答案：重要性在于增加用戶信任、輔助決策、發(fā)現(xiàn)潛在問題。實(shí)現(xiàn)方法有特征重要性分析、注意力可視化、構(gòu)建可解釋模