2026春招：大模型開發(fā)筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種不是常見的大模型訓(xùn)練優(yōu)化器？A.AdamB.SGDC.AdaBoostD.RMSprop2.大模型中注意力機(jī)制的核心作用是？A.減少參數(shù)量B.增強(qiáng)特征提取C.計(jì)算序列元素關(guān)聯(lián)D.加快訓(xùn)練速度3.以下哪個(gè)是開源大模型框架？A.TensorFlowB.HuggingFaceC.PyTorchD.以上都是4.大模型微調(diào)時(shí)常用的方法是？A.全量參數(shù)微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.LoRAD.以上都可能5.大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，文本分詞的目的是？A.減少文本長度B.方便模型處理C.增加詞匯量D.提高文本質(zhì)量6.大模型推理階段主要關(guān)注的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.響應(yīng)時(shí)間D.F1值7.以下哪種數(shù)據(jù)集常用于大模型訓(xùn)練？A.CIFAR-10B.ImageNetC.WikipediaD.MNIST8.大模型中多頭注意力機(jī)制的“多頭”指的是？A.多個(gè)輸入頭B.多個(gè)輸出頭C.多個(gè)注意力頭并行計(jì)算D.多個(gè)模型聯(lián)合9.大模型在自然語言處理中應(yīng)用不包括？A.圖像生成B.文本分類C.機(jī)器翻譯D.問答系統(tǒng)10.大模型訓(xùn)練中防止過擬合的方法是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.以上都是多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型的優(yōu)勢有哪些？A.強(qiáng)大的泛化能力B.可以處理多種任務(wù)C.對(duì)數(shù)據(jù)量要求低D.訓(xùn)練速度快2.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)練成本高3.以下屬于大模型評(píng)估指標(biāo)的有？A.BLEUB.ROUGEC.PerplexityD.MAP4.大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有？A.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.股票預(yù)測C.客戶服務(wù)D.投資策略生成5.大模型微調(diào)的優(yōu)點(diǎn)包括？A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.降低訓(xùn)練成本C.提高特定任務(wù)性能D.無需原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)6.大模型的訓(xùn)練流程包括？A.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理B.模型架構(gòu)設(shè)計(jì)C.模型訓(xùn)練與優(yōu)化D.模型評(píng)估與部署7.大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能有？A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)學(xué)影像分析D.醫(yī)療記錄管理8.影響大模型性能的因素有？A.模型架構(gòu)B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量C.超參數(shù)設(shè)置D.硬件資源9.大模型的部署方式有？A.本地部署B(yǎng).云部署C.邊緣部署D.分布式部署10.大模型與小模型相比，特點(diǎn)有？A.參數(shù)量大B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)多C.性能更優(yōu)D.推理速度快判斷題（每題2分，共10題）1.大模型只能用于自然語言處理任務(wù)。（）2.增加大模型的層數(shù)一定能提高性能。（）3.大模型訓(xùn)練不需要考慮數(shù)據(jù)的版權(quán)問題。（）4.大模型推理時(shí)不需要GPU支持。（）5.大模型微調(diào)就是在原模型基礎(chǔ)上進(jìn)行少量訓(xùn)練。（）6.大模型的泛化能力與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性無關(guān)。（）7.所有大模型都可以進(jìn)行開源使用。（）8.大模型訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)率設(shè)置越高越好。（）9.大模型在所有任務(wù)上的表現(xiàn)都優(yōu)于小模型。（）10.大模型的可解釋性問題目前已經(jīng)得到完美解決。（）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)的基本步驟是什么？3.列舉大模型訓(xùn)練中常用的超參數(shù)。4.大模型在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的倫理問題有哪些？討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。2.分析大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響。3.探討大模型在邊緣設(shè)備上部署的可行性和難點(diǎn)。4.談?wù)勀銓?duì)大模型未來發(fā)展趨勢的看法。答案單項(xiàng)選擇題1.C2.C3.D4.D5.B6.C7.C8.C9.A10.D多項(xiàng)選擇題1.AB2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC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)算輸入序列元素間關(guān)聯(lián)權(quán)重，對(duì)不同元素分配不同注意力，讓模型聚焦重要信息，加權(quán)求和得到上下文表示，提升信息處理效果。2.步驟：選合適基礎(chǔ)模型，準(zhǔn)備特定任務(wù)數(shù)據(jù)集并預(yù)處理，確定微調(diào)策略和超參數(shù)，在數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，最后評(píng)估性能。3.常用超參數(shù)有學(xué)習(xí)率、批量大小、訓(xùn)練輪數(shù)、正則化系數(shù)、優(yōu)化器參數(shù)等。4.可能面臨數(shù)據(jù)隱私泄露、算法偏見導(dǎo)致不公平、生成虛假信息擾亂秩序、模型決策難以解釋和問責(zé)等倫理問題。討論題1.前景：可個(gè)性化教學(xué)、智能輔導(dǎo)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、教學(xué)適用性驗(yàn)證、教師技術(shù)能力提升。2.高質(zhì)量數(shù)據(jù)能提升模型泛化和準(zhǔn)確性，含噪聲或偏差數(shù)據(jù)會(huì)使模型性能下降、產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果，影響其可靠