2025秋招：大模型開(kāi)發(fā)題庫(kù)及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種不是常見(jiàn)的大模型訓(xùn)練優(yōu)化器？A.AdamB.SGDC.AdaGradD.Keras2.大模型的數(shù)據(jù)并行中，通常是在哪個(gè)層面進(jìn)行復(fù)制？A.數(shù)據(jù)B.模型C.計(jì)算D.存儲(chǔ)3.預(yù)訓(xùn)練大模型的核心目標(biāo)是？A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.學(xué)習(xí)通用特征C.降低計(jì)算成本D.增加模型復(fù)雜度4.大模型微調(diào)時(shí)，一般使用的數(shù)據(jù)量比預(yù)訓(xùn)練時(shí)？A.多B.少C.一樣D.不確定5.以下哪個(gè)不是大模型評(píng)估的指標(biāo)？A.F1分?jǐn)?shù)B.準(zhǔn)確率C.召回率D.梯度6.大模型中，多頭注意力機(jī)制的作用是？A.減少參數(shù)B.增加模型深度C.捕捉不同特征D.加快訓(xùn)練速度7.大模型訓(xùn)練時(shí)，通常使用的損失函數(shù)是？A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.絕對(duì)值損失D.自定義損失8.大模型推理階段主要關(guān)注的是？A.訓(xùn)練速度B.模型精度C.推理速度和成本D.數(shù)據(jù)多樣性9.以下哪種技術(shù)可用于大模型的知識(shí)增強(qiáng)？A.數(shù)據(jù)清洗B.知識(shí)圖譜融合C.隨機(jī)森林D.聚類(lèi)分析10.大模型的稀疏化技術(shù)主要目的是？A.提高模型精度B.減少模型參數(shù)C.增加模型層數(shù)D.加快數(shù)據(jù)加載多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開(kāi)發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.MXNet2.大模型訓(xùn)練可能面臨的挑戰(zhàn)有？A.計(jì)算資源不足B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題C.模型可解釋性差D.訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)3.大模型的應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.自然語(yǔ)言處理B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.語(yǔ)音識(shí)別D.推薦系統(tǒng)4.以下哪些方法可用于大模型的壓縮？A.量化B.剪枝C.蒸餾D.正則化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)標(biāo)注C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.數(shù)據(jù)歸一化6.大模型訓(xùn)練時(shí)的超參數(shù)有？A.學(xué)習(xí)率B.批量大小C.迭代次數(shù)D.激活函數(shù)7.大模型的評(píng)估維度有？A.性能B.效率C.魯棒性D.公平性8.大模型的分布式訓(xùn)練方式有？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.混合并行D.算法并行9.大模型在自然語(yǔ)言處理中的任務(wù)有？A.文本分類(lèi)B.機(jī)器翻譯C.問(wèn)答系統(tǒng)D.情感分析10.大模型開(kāi)發(fā)中，數(shù)據(jù)的來(lái)源可以是？A.公開(kāi)數(shù)據(jù)集B.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)C.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)D.用戶生成內(nèi)容判斷題（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.數(shù)據(jù)并行是將模型分割到不同設(shè)備上。（）3.預(yù)訓(xùn)練大模型可以直接應(yīng)用于所有下游任務(wù)。（）4.大模型的評(píng)估只需要關(guān)注準(zhǔn)確率。（）5.剪枝技術(shù)可以減少大模型的參數(shù)數(shù)量。（）6.大模型開(kāi)發(fā)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題。（）7.多頭注意力機(jī)制增加了模型的計(jì)算復(fù)雜度。（）8.大模型的推理速度和成本與模型大小無(wú)關(guān)。（）9.知識(shí)圖譜融合可以提升大模型的知識(shí)表示能力。（）10.大模型的稀疏化會(huì)降低模型的性能。（）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)練是在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)通用特征，使用大量數(shù)據(jù)和較長(zhǎng)時(shí)間。微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，用特定任務(wù)的少量數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練，讓模型適應(yīng)具體任務(wù)。2.大模型的數(shù)據(jù)并行和模型并行有什么不同？數(shù)據(jù)并行是將數(shù)據(jù)分割到不同設(shè)備，每個(gè)設(shè)備復(fù)制完整模型，同步更新參數(shù)；模型并行是將模型分割到不同設(shè)備，數(shù)據(jù)在各設(shè)備依次計(jì)算。3.列舉兩種大模型壓縮的方法并簡(jiǎn)要說(shuō)明。量化：將模型參數(shù)從高精度表示轉(zhuǎn)換為低精度，減少存儲(chǔ)和計(jì)算量。剪枝：去除模型中不重要的連接或神經(jīng)元，降低參數(shù)數(shù)量。4.大模型訓(xùn)練中如何選擇合適的學(xué)習(xí)率？可先通過(guò)網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索初步確定范圍，再用學(xué)習(xí)率調(diào)度策略，如隨訓(xùn)練輪數(shù)衰減，還可根據(jù)驗(yàn)證集性能動(dòng)態(tài)調(diào)整。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型可解釋性的重要性及挑戰(zhàn)。重要性：利于理解決策過(guò)程、增強(qiáng)可信度、發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。挑戰(zhàn)：模型復(fù)雜、參數(shù)多，難以用簡(jiǎn)單方式解釋?zhuān)也煌蝿?wù)解釋需求不同。2.分析大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)遇：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)。風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題、模型誤判影響治療、缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)管。3.談?wù)劥竽Ｐ烷_(kāi)發(fā)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。高質(zhì)量數(shù)據(jù)可提升模型精度、泛化能力和魯棒性。低質(zhì)量數(shù)據(jù)含噪聲、偏差，會(huì)導(dǎo)致模型性能下降、過(guò)擬合，影響模型可靠性。4.探討大模型未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。未來(lái)大模型會(huì)更高效，如采用新架構(gòu)和訓(xùn)練方法；應(yīng)用更廣泛，跨領(lǐng)域融合；注重可解釋性和安全性；并與人類(lèi)更好協(xié)作，輔助決策。答案單項(xiàng)選擇題答案1.D2.A3.B4.B5.D6.C7.B8.C9.B10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ABD2.