2026大模型開發(fā)校招面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個不是常見的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.MXNet2.大模型訓(xùn)練時常用的優(yōu)化算法是？A.梯度下降B.冒泡排序C.選擇排序D.插入排序3.自然語言處理中，哪種模型擅長處理序列數(shù)據(jù)？A.CNNB.RNNC.SVMD.KNN4.數(shù)據(jù)集劃分時，通常不包括？A.訓(xùn)練集B.驗證集C.測試集D.拓展集5.大模型“參數(shù)量”是指？A.模型的參與人數(shù)B.模型的參數(shù)個數(shù)C.模型的參考數(shù)量D.模型的參賽數(shù)量6.以下哪種技術(shù)用于提升模型泛化能力？A.過擬合B.欠擬合C.正則化D.數(shù)據(jù)泄露7.激活函數(shù)的作用不包括？A.增加模型非線性B.減少計算量C.控制神經(jīng)元輸出D.提高模型表達(dá)能力8.大模型推理階段主要關(guān)注？A.訓(xùn)練速度B.模型精度C.推理效率D.數(shù)據(jù)收集9.哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法常用于圖像領(lǐng)域？A.詞替換B.旋轉(zhuǎn)C.數(shù)據(jù)拼接D.特征縮放10.以下哪個是大模型的應(yīng)用場景？A.數(shù)據(jù)存儲B.智能客服C.硬件制造D.網(wǎng)絡(luò)布線多項選擇題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有（）A.均方誤差損失B.交叉熵?fù)p失C.絕對值損失D.鉸鏈損失2.大模型訓(xùn)練可能遇到的問題有（）A.梯度消失B.梯度爆炸C.過擬合D.欠擬合3.模型評估指標(biāo)包含（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方根誤差4.自然語言處理任務(wù)包括（）A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.命名實體識別D.圖像識別5.提升大模型性能的方法有（）A.增加數(shù)據(jù)量B.調(diào)整模型結(jié)構(gòu)C.優(yōu)化超參數(shù)D.更換硬件設(shè)備6.以下屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的有（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.循環(huán)層7.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包含（）A.歸一化B.分詞C.去除噪聲D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)8.模型壓縮的方法有（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.增加層數(shù)9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有（）A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略10.大模型部署需要考慮的因素有（）A.硬件資源B.延遲要求C.安全性D.成本判斷題（每題2分，共10題）1.大模型的參數(shù)量越多，性能一定越好。（）2.過擬合時模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很好。（）3.隨機(jī)森林是一種深度學(xué)習(xí)模型。（）4.激活函數(shù)必須是線性函數(shù)。（）5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（）6.模型訓(xùn)練時學(xué)習(xí)率越大越好。（）7.自然語言處理只能處理英文文本。（）8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。（）9.模型評估只需要在測試集上進(jìn)行。（）10.大模型部署后不需要進(jìn)行監(jiān)控和維護(hù)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述梯度下降算法的基本原理。2.什么是模型的泛化能力，如何提升？3.解釋一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積操作。4.大模型訓(xùn)練時數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是什么？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)用的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。2.談?wù)劥竽Ｐ烷_發(fā)中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重要性及措施。3.分析當(dāng)前大模型發(fā)展存在的主要瓶頸。4.探討大模型與邊緣計算結(jié)合的可能性及優(yōu)勢。答案單項選擇題1.C2.A3.B4.D5.B6.C7.B8.C9.B10.B多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABCD判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.×簡答題1.梯度下降通過迭代更新參數(shù)，沿著目標(biāo)函數(shù)梯度反方向調(diào)整，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，逐步找到局部或全局最優(yōu)解。2.泛化能力指模型對新數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力?？赏ㄟ^增加數(shù)據(jù)量、正則化、合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)集、調(diào)整模型復(fù)雜度等提升。3.卷積操作是用卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動，對應(yīng)元素相乘再求和，提取特征，減少參數(shù)，提高計算效率。4.目的是使數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一、去除噪聲、減少冗余、進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換等，為訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，提升模型性能。討論題1.機(jī)遇：輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、模型可解釋性、醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取難。需結(jié)合法規(guī)和技術(shù)應(yīng)對。2.重要性：防止用戶信息泄露。措施：數(shù)據(jù)加密、匿名化處理、訪問控制、聯(lián)邦學(xué)習(xí)，規(guī)