2025秋招：大模型開(kāi)發(fā)試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是大模型的訓(xùn)練優(yōu)化算法？A.AdamB.SGDC.KNND.Adagrad2.大模型的預(yù)訓(xùn)練通常使用什么數(shù)據(jù)？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)3.哪種技術(shù)可用于大模型的模型壓縮？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.剪枝C.正則化D.隨機(jī)森林4.大模型推理階段主要關(guān)注的是？A.訓(xùn)練速度B.內(nèi)存占用C.模型精度D.泛化能力5.以下哪種大模型架構(gòu)是基于自注意力機(jī)制？A.RNNB.LSTMC.TransformerD.GRU6.大模型的微調(diào)通常是在什么基礎(chǔ)上進(jìn)行？A.隨機(jī)初始化模型B.預(yù)訓(xùn)練模型C.小模型D.集成模型7.大模型訓(xùn)練中，梯度消失問(wèn)題常見(jiàn)于哪種架構(gòu)？A.TransformerB.MLPC.CNND.RNN8.大模型的數(shù)據(jù)并行是指？A.多個(gè)模型處理不同數(shù)據(jù)B.多個(gè)模型處理相同數(shù)據(jù)C.一個(gè)模型處理不同數(shù)據(jù)D.一個(gè)模型處理相同數(shù)據(jù)9.用于評(píng)估大模型文本生成質(zhì)量的指標(biāo)是？A.AUCB.BLEUC.F1-scoreD.RMSE10.大模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率的作用是？A.控制模型復(fù)雜度B.控制梯度更新步長(zhǎng)C.控制數(shù)據(jù)采樣比例D.控制模型層數(shù)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型的應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.智能客服B.圖像識(shí)別C.機(jī)器翻譯D.推薦系統(tǒng)2.以下屬于大模型訓(xùn)練技巧的有？A.學(xué)習(xí)率衰減B.批量歸一化C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.早停策略3.大模型的挑戰(zhàn)有？A.計(jì)算資源需求大B.數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題C.可解釋性差D.訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)4.可以用于大模型加速的硬件有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA5.大模型的評(píng)估維度包括？A.準(zhǔn)確性B.效率C.魯棒性D.公平性6.大模型的微調(diào)方法有？A.全量微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.低秩自適應(yīng)微調(diào)D.隨機(jī)微調(diào)7.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括？A.分詞B.歸一化C.去重D.填充8.大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)原則有？A.模塊化B.可擴(kuò)展性C.簡(jiǎn)單性D.高效性9.大模型訓(xùn)練中可能遇到的問(wèn)題有？A.過(guò)擬合B.梯度爆炸C.數(shù)據(jù)不平衡D.模型坍塌10.大模型在自然語(yǔ)言處理中的任務(wù)有？A.文本分類B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.文本生成判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）2.所有大模型都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）3.模型剪枝可以減少大模型的參數(shù)數(shù)量。（）4.數(shù)據(jù)并行可以提高大模型的訓(xùn)練效率。（）5.大模型的可解釋性通常比小模型好。（）6.大模型只能處理文本數(shù)據(jù)。（）7.微調(diào)大模型時(shí)，不需要考慮原預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和微調(diào)任務(wù)的差異。（）8.大模型訓(xùn)練過(guò)程中，GPU比CPU更適合。（）9.評(píng)估大模型時(shí)，只需要關(guān)注準(zhǔn)確性指標(biāo)。（）10.大模型的架構(gòu)一旦確定就不能改變。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述大模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的區(qū)別。預(yù)訓(xùn)練是用大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)讓模型學(xué)習(xí)通用知識(shí)，微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，用特定任務(wù)的少量標(biāo)注數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)，使其適應(yīng)具體任務(wù)。2.列舉兩種大模型的壓縮方法。一是剪枝，去除模型中不重要的連接或神經(jīng)元；二是量化，將模型參數(shù)從高精度表示轉(zhuǎn)換為低精度表示，減少存儲(chǔ)和計(jì)算量。3.大模型訓(xùn)練中梯度消失和梯度爆炸的危害是什么？梯度消失會(huì)使模型參數(shù)更新緩慢甚至停止更新，導(dǎo)致模型難以收斂；梯度爆炸會(huì)使參數(shù)更新步長(zhǎng)過(guò)大，導(dǎo)致模型不穩(wěn)定，無(wú)法正常學(xué)習(xí)。4.如何評(píng)估大模型的性能？可從準(zhǔn)確性，如用準(zhǔn)確率、F1值等指標(biāo)；效率，包括訓(xùn)練和推理時(shí)間；魯棒性，測(cè)試模型在噪聲數(shù)據(jù)下的表現(xiàn)；公平性，檢查模型對(duì)不同群體的表現(xiàn)是否有偏差等維度評(píng)估。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。機(jī)遇：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，模型可解釋性要求高，需專業(yè)人員驗(yàn)證結(jié)果。2.談?wù)劥竽Ｐ陀?xùn)練中數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)能讓模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確有效的知識(shí)，提升模型性能和泛化能力。低質(zhì)量數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致模型過(guò)擬合、不準(zhǔn)確，甚至產(chǎn)生錯(cuò)誤的輸出，影響模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果。3.分析大模型對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響。一方面創(chuàng)造新崗位，如大模型開(kāi)發(fā)、維護(hù)、調(diào)優(yōu)等；另一方面可能使部分重復(fù)性、規(guī)律性工作被替代。需人們提升技能，適應(yīng)技術(shù)發(fā)展。4.討論大模型的可解釋性問(wèn)題及解決思路?？山忉屝詥?wèn)題在于難以理解模型決策過(guò)程。解決思路有開(kāi)發(fā)可視化工具展示模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)和決策依據(jù)，采用可解釋的模型架構(gòu)，或?qū)δＰ洼敵鲞M(jìn)行后驗(yàn)解釋。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.D8.C9.B10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ACD