AI大模型訓(xùn)練師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.大模型訓(xùn)練前對原始文本的第一步處理通常是______。2.常用大模型訓(xùn)練框架有TensorFlow和______。3.輕量化微調(diào)大模型的常用方法是______。4.分詞器將文本轉(zhuǎn)換為______。5.分布式訓(xùn)練中分割模型參數(shù)的方式是______。6.預(yù)訓(xùn)練常用損失函數(shù)是______。7.衡量生成文本流暢度的指標(biāo)是______。8.微調(diào)時通常凍結(jié)______參數(shù)。9.緩解梯度消失的激活函數(shù)是______。10.模型部署常見形式包括API服務(wù)和______。二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.不屬于輕量化微調(diào)的是（）A.LoRAB.全參數(shù)微調(diào)C.QLoRAD.Adapter2.Transformer核心組件是（）A.CNNB.注意力機制C.RNND.池化層3.過擬合解決方法不包括（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.增大模型層數(shù)D.早停4.LoRA僅更新（）A.嵌入層B.輸出層C.全部層D.低秩矩陣5.屬于預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的是（）A.掩碼語言模型（MLM）B.分類任務(wù)C.問答D.摘要6.數(shù)據(jù)并行的核心是（）A.分割模型參數(shù)B.分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.共享梯度D.共享模型7.GPU顯存不足時不采用（）A.梯度累積B.混合精度C.增大batchsizeD.QLoRA8.衡量生成文本相關(guān)性的是（）A.困惑度B.BLEUC.ROUGED.準(zhǔn)確率9.小數(shù)據(jù)任務(wù)優(yōu)先選（）A.少量參數(shù)微調(diào)B.全參數(shù)微調(diào)C.不微調(diào)D.增大預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)10.多頭注意力作用是（）A.減少計算量B.捕捉多維度依賴C.加速訓(xùn)練D.降低顯存三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求包括（）A.多樣性B.高質(zhì)量C.合規(guī)性D.規(guī)模性2.分布式訓(xùn)練方式有（）A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.流水線并行D.內(nèi)存并行3.微調(diào)常用方法有（）A.LoRAB.AdapterC.全參數(shù)微調(diào)D.P-Tuning4.評估指標(biāo)包括（）A.困惑度B.BLEUC.ROUGED.準(zhǔn)確率5.部署場景有（）A.實時APIB.離線推理C.邊緣部署D.僅CPU部署6.緩解梯度消失的方法有（）A.ReLUB.殘差連接C.增大學(xué)習(xí)率D.批量歸一化7.預(yù)訓(xùn)練任務(wù)類型有（）A.MLMB.NSPC.分類D.回歸8.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有（）A.清洗B.分詞C.去重D.格式化9.輕量化技術(shù)有（）A.量化B.剪枝C.知識蒸餾D.LoRA10.訓(xùn)練成本因素包括（）A.硬件B.電力C.時間D.數(shù)據(jù)四、判斷題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練必須用GPU，不能用CPU。（）2.LoRA不改變預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)。（）3.預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，效果一定越好。（）4.注意力機制可捕捉長距離依賴。（）5.全參數(shù)微調(diào)效果一定比輕量化好。（）6.混合精度訓(xùn)練降低顯存占用。（）7.困惑度越低，生成模型越好。（）8.量化損失精度但提升推理速度。（）9.數(shù)據(jù)并行需所有設(shè)備用相同模型。（）10.微調(diào)數(shù)據(jù)量越大，效果越好。（）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在大模型訓(xùn)練中的作用。2.LoRA的核心思想及優(yōu)勢是什么？3.大模型訓(xùn)練過擬合的常見解決方法？4.預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)的流程差異？六、討論題（每題5分，共10分）1.討論大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)隱私保護的關(guān)鍵措施。2.討論如何平衡大模型訓(xùn)練的性能與成本。---答案部分一、填空題答案1.分詞2.PyTorch3.LoRA4.token序列5.模型并行6.交叉熵?fù)p失7.困惑度8.預(yù)訓(xùn)練9.ReLU10.離線推理二、單項選擇題答案1.B2.B3.C4.D5.A6.B7.C8.D9.A10.B三、多項選擇題答案1.ABCD2.ABC3.ABD4.ABCD5.ABC6.ABD7.AB8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題答案1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.×五、簡答題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理作用：①清洗噪聲/重復(fù)數(shù)據(jù)，提升質(zhì)量；②分詞編碼，適配模型輸入；③過濾敏感信息，合規(guī)化；④格式化（截斷/填充），統(tǒng)一數(shù)據(jù)長度；⑤減少冗余，降低計算成本。2.LoRA核心及優(yōu)勢：核心是凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練參數(shù)，僅更新低秩矩陣；優(yōu)勢：①輕量化（僅更新0.1%-1%參數(shù)）；②低顯存占用；③訓(xùn)練速度快；④不改變模型結(jié)構(gòu)，多任務(wù)兼容。3.過擬合解決方法：①增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)（多樣性/高質(zhì)量）；②正則化（L2、Dropout）；③早停（監(jiān)控驗證損失）；④輕量化微調(diào)（LoRA/Adapter）；⑤數(shù)據(jù)增強（同義詞替換/回譯）。4.預(yù)訓(xùn)練vs微調(diào)差異：預(yù)訓(xùn)練→通用數(shù)據(jù)（無標(biāo)注）學(xué)習(xí)語言表示；微調(diào)→任務(wù)數(shù)據(jù)（有標(biāo)注）適配下游任務(wù)；預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模大，微調(diào)數(shù)據(jù)規(guī)模??；預(yù)訓(xùn)練學(xué)通用知識，微調(diào)學(xué)任務(wù)特定知識。六、討論題答案1.數(shù)據(jù)隱私保護措施：①收集階段：匿名化（去身份信息）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)不離開本地）；②預(yù)處理：差分隱私（加噪聲）、敏感文本過濾；③訓(xùn)練：梯度裁剪、同態(tài)加密；④部署：隱私計算框架（MPC）、限制敏感輸入；⑤合規(guī)：遵守GDPR等法規(guī)，平衡利用與保護。2.性能與成本平衡：①技術(shù)優(yōu)化：