2026大模型開(kāi)發(fā)招聘面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.Keras2.大模型訓(xùn)練中，通常使用的優(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.以下哪種技術(shù)用于處理序列數(shù)據(jù)？A.CNNB.RNNC.SVMD.KNN4.大模型的參數(shù)量通常是指？A.輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量B.模型中的可訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量C.訓(xùn)練的輪數(shù)D.輸出的類別數(shù)5.預(yù)訓(xùn)練模型的主要目的是？A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.增加數(shù)據(jù)量C.提高模型復(fù)雜度D.降低準(zhǔn)確率6.以下哪個(gè)是語(yǔ)言模型的評(píng)估指標(biāo)？A.F1分?jǐn)?shù)B.BLEU分?jǐn)?shù)C.召回率D.均方誤差7.大模型推理時(shí)，以下哪種方式可提高效率？A.增加模型層數(shù)B.剪枝和量化C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.提高學(xué)習(xí)率8.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于文本數(shù)據(jù)？A.同義詞替換B.圖像旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)插入D.隨機(jī)刪除9.大模型訓(xùn)練中，防止過(guò)擬合的方法是？A.增加模型復(fù)雜度B.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.正則化D.提高學(xué)習(xí)率10.以下哪個(gè)是大模型應(yīng)用場(chǎng)景？A.圖像壓縮B.語(yǔ)音識(shí)別C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)庫(kù)備份多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常見(jiàn)的大模型架構(gòu)有？A.TransformerB.ResNetC.GPTD.BERT2.大模型訓(xùn)練需要考慮的因素有？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.硬件資源C.超參數(shù)設(shè)置D.模型架構(gòu)3.以下屬于文本生成任務(wù)的有？A.機(jī)器翻譯B.摘要生成C.問(wèn)答系統(tǒng)D.圖像分類4.大模型評(píng)估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.困惑度C.精確率D.ROUGE分?jǐn)?shù)5.可用于大模型加速的技術(shù)有？A.分布式訓(xùn)練B.模型并行C.數(shù)據(jù)并行D.模型蒸餾6.大模型的數(shù)據(jù)來(lái)源可以是？A.互聯(lián)網(wǎng)文本B.書籍C.社交媒體D.專業(yè)文檔7.處理大模型中的長(zhǎng)序列問(wèn)題的方法有？A.分層注意力機(jī)制B.滑動(dòng)窗口C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.稀疏注意力機(jī)制8.大模型開(kāi)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9.大模型的局限性包括？A.計(jì)算資源需求大B.可解釋性差C.數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題D.泛化能力弱10.以下哪些技術(shù)可以用于大模型的微調(diào)？A.全量微調(diào)B.凍結(jié)部分層C.LoRAD.提示學(xué)習(xí)判斷題（每題2分，共20分）1.大模型的參數(shù)量越多，性能一定越好。（）2.深度學(xué)習(xí)框架只能用于大模型開(kāi)發(fā)。（）3.預(yù)訓(xùn)練模型不需要進(jìn)行微調(diào)就可以應(yīng)用于所有任務(wù)。（）4.數(shù)據(jù)并行是將模型不同層分配到不同設(shè)備上。（）5.大模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）6.文本數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。（）7.模型剪枝可以減少模型的參數(shù)量。（）8.大模型推理時(shí)不需要考慮效率問(wèn)題。（）9.所有的大模型都可以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。（）10.大模型開(kāi)發(fā)只需要關(guān)注模型架構(gòu)，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述大模型中Transformer架構(gòu)的核心組件。答：核心組件有多頭注意力機(jī)制，可并行計(jì)算不同子空間的注意力；前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)每個(gè)位置獨(dú)立進(jìn)行非線性變換；位置編碼，為輸入序列添加位置信息，以捕捉序列順序。2.大模型訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量為什么重要？答：高質(zhì)量數(shù)據(jù)能讓模型學(xué)習(xí)到正確模式和規(guī)律，若數(shù)據(jù)有噪聲、錯(cuò)誤或偏差，會(huì)使模型產(chǎn)生錯(cuò)誤預(yù)測(cè)、泛化能力差，影響模型性能和可靠性。3.什么是模型量化？有什么作用？答：模型量化是將模型參數(shù)和計(jì)算從高精度數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為低精度。作用是減少模型存儲(chǔ)空間和計(jì)算量，提高推理速度，降低硬件資源需求。4.簡(jiǎn)述大模型微調(diào)的基本步驟。答：先準(zhǔn)備特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集，再選擇合適預(yù)訓(xùn)練模型，接著調(diào)整模型部分或全部參數(shù)，使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最后評(píng)估微調(diào)后模型性能。討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。答：前景是輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，模型決策的可解釋性需提升，且要符合嚴(yán)格醫(yī)療法規(guī)。2.如何平衡大模型的性能和計(jì)算資源消耗？答：可采用模型剪枝、量化減少參數(shù)量和計(jì)算量；用模型蒸餾將大模型知識(shí)遷移到小模型；還可通過(guò)分布式訓(xùn)練、數(shù)據(jù)并行等提高資源利用率。3.大模型的可解釋性為何重要，有哪些提升方法？答：重要性在于讓用戶理解決策過(guò)程，增強(qiáng)信任。提升方法有特征重要性分析、注意力可視化、使用可解釋模型架構(gòu)、基于規(guī)則的解釋等。4.談?wù)劥竽Ｐ蛯?duì)未來(lái)就業(yè)市場(chǎng)的影響。答：一方面創(chuàng)造新崗位，如大模型研發(fā)、微調(diào)工程師等；另一方面使部分重復(fù)性工作被替代。需人們提升技術(shù)能力，適應(yīng)大模型帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)變革。答案單項(xiàng)選擇題1.C2.A3.B4.B5.A6.B7.B8.B9.C10.B多項(xiàng)選擇題1.A