2026春招：大模型開發(fā)面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.ExcelB.TensorFlowC.PhotoshopD.PowerPoint2.大模型訓(xùn)練中常用的優(yōu)化算法是？A.SVMB.AdamC.K-meansD.PCA3.數(shù)據(jù)清洗中的缺失值處理方法不包括？A.均值填充B.刪除C.聚類D.中位數(shù)填充4.自然語言處理中的詞性標(biāo)注指的是？A.給句子劃分段落B.標(biāo)記文本中每個詞的詞性C.給文本添加標(biāo)題D.統(tǒng)計文本字?jǐn)?shù)5.圖像識別中常用的特征提取方法是？A.傅里葉變換B.詞袋模型C.哈夫曼編碼D.拼寫檢查6.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像識別？A.RNNB.LSTMC.CNND.MLP7.訓(xùn)練大模型時，模型過擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都高B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低C.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都低D.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測試集準(zhǔn)確率高8.大模型推理時，以下哪個指標(biāo)最重要？A.召回率B.響應(yīng)時間C.特異度D.假陽性率9.以下哪個不是大模型的應(yīng)用場景？A.智能客服B.天氣預(yù)報C.游戲開發(fā)D.數(shù)據(jù)加密10.大模型微調(diào)的作用是？A.增加模型的復(fù)雜度B.減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)量C.使模型適應(yīng)特定任務(wù)D.降低模型精度多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中常用的數(shù)據(jù)集有哪些？A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.COCO2.以下屬于自然語言處理任務(wù)的有？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.語音識別D.圖像分類3.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4.深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax5.減少大模型計算資源消耗的方法有？A.模型量化B.剪枝C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.蒸餾6.大模型的評估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.F1值C.AUCD.RMSE7.用于大模型開發(fā)的編程語言有？A.PythonB.JavaC.RD.C++8.自然語言處理中常用的預(yù)訓(xùn)練模型有？A.BERTB.GPTC.ResNetD.VGG9.大模型訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括？A.歸一化B.分詞C.編碼D.降噪10.大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有？A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.病歷分析D.手術(shù)操作判斷題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)只需要關(guān)注模型訓(xùn)練，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）2.深度學(xué)習(xí)框架只能用于大模型開發(fā)，不能用于其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。（）3.過擬合是指模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）4.自然語言處理中的詞向量可以將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值表示。（）5.圖像識別中，卷積層的作用是提取圖像的特征。（）6.大模型推理時，模型的大小對推理速度沒有影響。（）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（）8.所有的大模型都需要大量的計算資源進(jìn)行訓(xùn)練。（）9.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接用于任何任務(wù)，不需要微調(diào)。（）10.大模型開發(fā)中，評估指標(biāo)只需要關(guān)注準(zhǔn)確率。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型微調(diào)的步驟。2.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？3.闡述CNN在圖像識別中的工作原理。4.大模型的可解釋性為何重要？討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)標(biāo)注的挑戰(zhàn)和解決方案。2.分析大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢和風(fēng)險。3.探討如何提高大模型的安全性和隱私保護(hù)。4.談?wù)劥竽Ｐ蛯ξ磥砭蜆I(yè)市場的影響。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.C4.B5.A6.C7.B8.B9.D10.C多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABD6.ABCD7.ABCD8.AB9.ABCD10.ABC判斷題1.×2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×簡答題1.步驟：選預(yù)訓(xùn)練模型；準(zhǔn)備適配特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集；調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)；用數(shù)據(jù)集微調(diào)；評估微調(diào)后模型性能。2.目的是去除噪聲、糾正錯誤、處理缺失值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)更適合模型訓(xùn)練，提升模型性能和準(zhǔn)確性。3.CNN通過卷積層用卷積核提取圖像局部特征，池化層降維，全連接層整合特征，最終輸出分類結(jié)果。4.可解釋性讓開發(fā)者理解模型決策依據(jù)，便于調(diào)試優(yōu)化，也能讓用戶信任模型，在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域保障決策可靠。討論題1.挑戰(zhàn)：標(biāo)注成本高、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一。方案：用半監(jiān)督或無監(jiān)督學(xué)習(xí)減少標(biāo)注量，制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和流程。2.優(yōu)勢：可處理大量數(shù)據(jù)，識別復(fù)雜模式，輔助決策。風(fēng)險：數(shù)據(jù)隱私易泄露，模型決策難以解釋，可能誤