2025校招：大模型開發(fā)真題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是常見的大模型訓(xùn)練框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.JAX2.大模型中注意力機(jī)制的核心作用是？A.加速訓(xùn)練B.提高泛化能力C.捕捉序列中的長距離依賴D.減少參數(shù)數(shù)量3.以下哪種優(yōu)化算法常用于大模型訓(xùn)練？A.SGDB.AdamC.AdagradD.以上都是4.大模型微調(diào)時(shí)，凍結(jié)部分層的目的是？A.減少計(jì)算量B.避免過擬合C.提高準(zhǔn)確率D.增加模型復(fù)雜度5.以下哪個(gè)是大模型的評(píng)估指標(biāo)？A.F1分?jǐn)?shù)B.召回率C.困惑度D.準(zhǔn)確率6.大模型的預(yù)訓(xùn)練通常使用？A.有監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)7.以下哪個(gè)是大語言模型的應(yīng)用場(chǎng)景？A.圖像分類B.語音識(shí)別C.文本生成D.目標(biāo)檢測(cè)8.大模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的原理是？A.將不同數(shù)據(jù)分給不同GPU并行處理B.將模型不同層分給不同GPU并行處理C.將模型參數(shù)分割到不同GPU并行處理D.以上都不對(duì)9.以下哪個(gè)不是大模型壓縮的方法？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)10.大模型推理時(shí)，以下哪種方式可以提高效率？A.增加模型層數(shù)B.減少batchsizeC.使用混合精度計(jì)算D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練可能面臨的挑戰(zhàn)有？A.計(jì)算資源需求大B.數(shù)據(jù)隱私問題C.模型可解釋性差D.訓(xùn)練時(shí)間長2.以下屬于大模型架構(gòu)的有？A.TransformerB.RNNC.LSTMD.GPT3.大模型評(píng)估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.困惑度D.BLEU分?jǐn)?shù)4.大模型微調(diào)的策略有？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.提示學(xué)習(xí)5.大模型的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.醫(yī)療診斷D.金融分析6.大模型訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能有？A.數(shù)據(jù)清洗B.分詞C.構(gòu)建詞表D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)7.大模型壓縮的方法有？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.模型融合8.提高大模型推理效率的方法有？A.模型量化B.模型剪枝C.并行計(jì)算D.緩存機(jī)制9.大模型訓(xùn)練中優(yōu)化算法的作用有？A.加速收斂B.避免局部最優(yōu)C.提高泛化能力D.減少參數(shù)數(shù)量10.大模型的安全問題包括？A.數(shù)據(jù)泄露B.模型被攻擊C.生成有害內(nèi)容D.模型偏見判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練只能在GPU上進(jìn)行。（）2.注意力機(jī)制在大模型中只用于自然語言處理。（）3.大模型的參數(shù)越多，性能一定越好。（）4.數(shù)據(jù)并行和模型并行可以同時(shí)使用。（）5.大模型微調(diào)時(shí)不需要數(shù)據(jù)。（）6.困惑度越低，大模型性能越好。（）7.大模型壓縮會(huì)降低模型的準(zhǔn)確率。（）8.大模型推理時(shí)batchsize越大，效率越高。（）9.大模型訓(xùn)練中使用學(xué)習(xí)率衰減可以提高收斂速度。（）10.大模型的可解釋性對(duì)所有應(yīng)用場(chǎng)景都不重要。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型中注意力機(jī)制的工作原理。2.大模型微調(diào)的作用是什么？3.列舉兩種大模型壓縮的方法并簡要說明。4.大模型訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)并行和模型并行的區(qū)別是什么？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)用的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。2.如何平衡大模型的性能和可解釋性？3.談?wù)劥竽Ｐ陀?xùn)練中的數(shù)據(jù)隱私問題及解決辦法。4.分析大模型在未來幾年的發(fā)展趨勢(shì)。答案單項(xiàng)選擇題1.C2.C3.D4.A5.C6.B7.C8.A9.D10.C多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.AD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABCD判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.×簡答題1.注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列元素間相關(guān)性得分，根據(jù)得分分配權(quán)重，加權(quán)求和得到輸出，能聚焦重要信息，捕捉長距離依賴。2.微調(diào)可讓預(yù)訓(xùn)練大模型適應(yīng)特定任務(wù)，提升任務(wù)表現(xiàn)，減少訓(xùn)練資源和時(shí)間，充分利用已有知識(shí)。3.剪枝：去除模型中不重要連接或參數(shù)，減少規(guī)模；量化：將高精度參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度，降低存儲(chǔ)和計(jì)算量。4.數(shù)據(jù)并行是不同GPU處理不同數(shù)據(jù)，模型參數(shù)相同；模型并行是將模型不同部分分到不同GPU處理，數(shù)據(jù)相同。討論題1.優(yōu)勢(shì)：輔助診斷、醫(yī)學(xué)研究。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、模型可解釋性、數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.