2025校招：大模型開發(fā)筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種語言常用于大模型開發(fā)？A.JavaB.PythonC.CD.Ruby2.大模型訓(xùn)練中常用的優(yōu)化算法是？A.隨機梯度下降B.牛頓法C.單純形法D.模擬退火算法3.以下哪個是開源的大語言模型？A.GPT-4B.LlamaC.BardD.通義千問4.大模型的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)通常是？A.圖像分類B.文本生成C.語音識別D.目標(biāo)檢測5.用于衡量大模型生成文本質(zhì)量的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.BLEU分?jǐn)?shù)D.均方誤差6.大模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)增強常用于？A.減少數(shù)據(jù)量B.提高模型泛化能力C.降低計算成本D.加快訓(xùn)練速度7.以下哪個庫常用于大模型的深度學(xué)習(xí)開發(fā)？A.NumpyB.PandasC.PyTorchD.Matplotlib8.大模型的微調(diào)通常是在？A.預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上B.隨機初始化模型C.僅使用少量數(shù)據(jù)D.不更新模型參數(shù)9.大模型訓(xùn)練時，GPU的主要作用是？A.存儲數(shù)據(jù)B.加速計算C.管理內(nèi)存D.傳輸數(shù)據(jù)10.以下哪種技術(shù)可用于大模型的知識注入？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.知識圖譜D.數(shù)據(jù)采樣多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.KerasC.Scikit-learnD.MXNet2.大模型的應(yīng)用場景包括？A.智能客服B.機器翻譯C.圖像生成D.自動駕駛3.大模型訓(xùn)練過程中可能遇到的問題有？A.過擬合B.梯度消失C.數(shù)據(jù)不平衡D.計算資源不足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.數(shù)據(jù)增強5.大模型的評估指標(biāo)有？A.困惑度B.ROUGE分?jǐn)?shù)C.F1分?jǐn)?shù)D.余弦相似度6.大模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.分詞C.歸一化D.特征提取7.以下哪些是大模型的局限性？A.計算資源需求大B.可解釋性差C.缺乏常識推理D.數(shù)據(jù)隱私問題8.大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源可以是？A.互聯(lián)網(wǎng)文本B.書籍C.新聞報道D.社交媒體9.用于大模型優(yōu)化的策略有？A.學(xué)習(xí)率調(diào)整B.批量歸一化C.正則化D.隨機森林10.大模型開發(fā)中的超參數(shù)包括？A.學(xué)習(xí)率B.批量大小C.訓(xùn)練輪數(shù)D.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量判斷題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)只能使用Python語言。（）2.預(yù)訓(xùn)練大模型不需要任何數(shù)據(jù)。（）3.大模型訓(xùn)練時，GPU越多訓(xùn)練速度一定越快。（）4.大模型的泛化能力只與模型結(jié)構(gòu)有關(guān)。（）5.數(shù)據(jù)增強可以提高大模型的魯棒性。（）6.大模型的評估指標(biāo)只有準(zhǔn)確率。（）7.大模型開發(fā)不需要考慮數(shù)據(jù)隱私問題。（）8.微調(diào)大模型時不需要更新預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)。（）9.大模型訓(xùn)練過程中不會出現(xiàn)梯度爆炸問題。（）10.知識圖譜可以幫助大模型更好地理解和處理知識。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的區(qū)別。預(yù)訓(xùn)練是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)通用語言特征，微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，用特定任務(wù)的少量標(biāo)注數(shù)據(jù)進一步訓(xùn)練，使模型適應(yīng)具體任務(wù)。2.列舉三種大模型開發(fā)中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)；分詞，將文本拆分為詞語；歸一化，使數(shù)據(jù)特征具有相同尺度。3.大模型訓(xùn)練時，梯度消失問題會帶來什么影響？會導(dǎo)致模型參數(shù)更新緩慢甚至停止更新，使模型難以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，訓(xùn)練效果變差，難以收斂到最優(yōu)解。4.簡述大模型壓縮的意義?？蓽p少模型存儲空間，降低計算資源需求，加快推理速度，使模型能在資源受限設(shè)備上部署，提高應(yīng)用的可行性和效率。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)用的機遇和挑戰(zhàn)。機遇：輔助診斷、醫(yī)學(xué)文獻分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護難，醫(yī)學(xué)知識專業(yè)性強，模型決策的可解釋性要求高，需嚴(yán)格監(jiān)管。2.分析大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能的影響。高質(zhì)量數(shù)據(jù)可使模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確特征，提升性能和泛化能力。低質(zhì)量數(shù)據(jù)含噪聲、錯誤，會使模型學(xué)習(xí)到錯誤信息，導(dǎo)致性能下降、過擬合等問題。3.探討如何提高大模型的可解釋性。可采用特征重要性分析，明確輸入特征對輸出的影響；使用規(guī)則提取，將模型決策轉(zhuǎn)化為規(guī)則；開發(fā)可視化工具，直觀展示模型決策過程。4.談?wù)劥竽Ｐ驮诮逃I(lǐng)域的應(yīng)用前景和可能存在的問題。前景：個性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)等。問題：可能使學(xué)生過度依賴，缺乏自主思考；數(shù)據(jù)隱私問題需關(guān)注；模型準(zhǔn)確性對教育質(zhì)量有影響。答案單項選擇題答案1.B2.A3.B4.B5.C6.B7.C8.A9.B10.C多項選擇題答案1.ABD2.