2025秋招：大模型開發(fā)題目及答案

單項選擇題（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.大模型中注意力機制的核心作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.聚焦關(guān)鍵信息C.減少訓(xùn)練時間D.提高模型泛化性答案：B3.以下哪種優(yōu)化器常用于大模型訓(xùn)練？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.Adagrad答案：B4.大模型微調(diào)時，凍結(jié)部分層的目的是？A.減少計算量B.增加模型參數(shù)C.提高模型精度D.防止過擬合答案：A5.大模型推理時，以下哪種方式可提高效率？A.增加模型層數(shù)B.量化模型C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.提高學(xué)習(xí)率答案：B6.以下哪個是大模型的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)？A.圖像分類B.語言建模C.目標(biāo)檢測D.語義分割答案：B7.大模型訓(xùn)練中，梯度消失問題通常出現(xiàn)在？A.淺層網(wǎng)絡(luò)B.深層網(wǎng)絡(luò)C.寬層網(wǎng)絡(luò)D.窄層網(wǎng)絡(luò)答案：B8.大模型的嵌入層作用是？A.特征提取B.數(shù)據(jù)壓縮C.增加模型深度D.減少參數(shù)數(shù)量答案：A9.以下哪種技術(shù)可用于大模型的分布式訓(xùn)練？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.兩者都是D.兩者都不是答案：C10.大模型評估指標(biāo)中，Perplexity主要用于衡量？A.模型的復(fù)雜度B.模型的生成質(zhì)量C.模型的訓(xùn)練速度D.模型的泛化能力答案：B多項選擇題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練可能面臨的挑戰(zhàn)有？A.數(shù)據(jù)不足B.計算資源有限C.梯度不穩(wěn)定D.模型可解釋性差答案：ABCD2.以下屬于大模型應(yīng)用場景的有？A.智能客服B.機器翻譯C.圖像生成D.自動駕駛決策答案：ABC3.大模型的架構(gòu)類型包括？A.編碼器架構(gòu)B.解碼器架構(gòu)C.編碼器-解碼器架構(gòu)D.循環(huán)架構(gòu)答案：ABC4.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.模型融合D.提前停止訓(xùn)練答案：ABCD5.大模型訓(xùn)練中可采用的數(shù)據(jù)增強方法有？A.隨機替換B.插入噪聲C.數(shù)據(jù)裁剪D.數(shù)據(jù)縮放答案：AB6.大模型推理優(yōu)化策略包括？A.模型剪枝B.量化C.緩存機制D.并行推理答案：ABCD7.以下哪些技術(shù)有助于解決大模型的可解釋性問題？A.特征重要性分析B.注意力可視化C.局部可解釋模型D.黑盒模型答案：ABC8.大模型訓(xùn)練時，超參數(shù)選擇會影響？A.模型收斂速度B.模型性能C.訓(xùn)練時間D.模型復(fù)雜度答案：ABCD9.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括？A.清洗B.分詞C.歸一化D.編碼答案：ABCD10.大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源可以是？A.公開數(shù)據(jù)集B.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)C.網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)D.模擬生成數(shù)據(jù)答案：ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.大模型的參數(shù)越多，性能一定越好。（×）2.大模型訓(xùn)練只能在GPU上進(jìn)行。（×）3.注意力機制只能用于自然語言處理。（×）4.大模型微調(diào)時不需要考慮原模型的結(jié)構(gòu)。（×）5.模型量化會降低模型的精度。（√）6.大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能影響不大。（×）7.分布式訓(xùn)練一定能提高大模型的訓(xùn)練效率。（×）8.大模型的可解釋性和性能可以同時達(dá)到最優(yōu)。（×）9.增加大模型的層數(shù)一定會提高其表達(dá)能力。（×）10.大模型推理時不需要考慮計算資源。（×）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大模型中注意力機制的工作原理。答案：注意力機制通過計算輸入序列中元素間的相關(guān)性，為每個元素分配權(quán)重。先計算查詢、鍵和值，再通過查詢與鍵的相似度得到權(quán)重，最后用權(quán)重對值加權(quán)求和，聚焦關(guān)鍵信息。2.大模型微調(diào)的基本步驟有哪些？答案：先準(zhǔn)備微調(diào)數(shù)據(jù)集并預(yù)處理；加載預(yù)訓(xùn)練大模型；根據(jù)任務(wù)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)；設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率等；用微調(diào)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；最后評估微調(diào)后模型性能。3.列舉兩種大模型推理優(yōu)化方法及原理。答案：一是量化，將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)為低精度，減少存儲和計算量；二是剪枝，去除模型中對結(jié)果影響小的連接或神經(jīng)元，降低模型復(fù)雜度，提高推理速度。4.大模型訓(xùn)練中如何解決梯度消失問題？答案：可采用合適激活函數(shù)，如ReLU替代Sigmoid；使用批量歸一化，穩(wěn)定每層輸入分布；采用殘差連接，讓梯度更易傳播；合理初始化參數(shù)，避免權(quán)重過小。討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型在實際應(yīng)用中面臨的倫理挑戰(zhàn)。答案：大模型可能產(chǎn)生偏見，因訓(xùn)練數(shù)據(jù)含社會偏見。隱私方面，可能泄露用戶信息。還可能被用于虛假信息傳播、惡意攻擊等。需建立監(jiān)管機制，確保數(shù)據(jù)使用合規(guī)，提升模型透明度。2.談?wù)劥竽Ｐ涂山忉屝缘闹匾约皩崿F(xiàn)途徑。答案：可解釋性讓用戶理解模型決策，增強信任，利于發(fā)現(xiàn)問題。實現(xiàn)途徑有特征重要性分析，明確輸入特征對輸出影響；注意力可視化，展示關(guān)注重點；構(gòu)建局部可解釋模型，解釋局部決策。3.探討大模型訓(xùn)練與推理在資源需求上的差異。答案：訓(xùn)練需大量計算資源和內(nèi)存，要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，長時間迭代更新參數(shù)。推理時計算量和內(nèi)存需求相對小，重點在快速響應(yīng)結(jié)果，可通過優(yōu)化