2026春招：大模型開發(fā)題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種是常用的大模型訓(xùn)練優(yōu)化器？A.SGDB.AdaC.RMSD.ABC答案：A2.大模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.數(shù)據(jù)存儲D.數(shù)據(jù)格式化答案：C3.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）主要由哪兩部分組成？A.生成器和編碼器B.判別器和解碼器C.生成器和判別器D.編碼器和解碼器答案：C4.大模型評估指標(biāo)中，衡量模型生成文本多樣性的指標(biāo)是？A.BLEUB.ROUGEC.困惑度D.多樣性分?jǐn)?shù)答案：D5.以下哪種框架常用于大模型開發(fā)？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.以上都是答案：D6.在大模型中，注意力機(jī)制的作用是？A.降低維度B.提高效率C.聚焦重要信息D.增加運(yùn)算速度答案：C7.以下哪個不是大模型調(diào)優(yōu)策略？A.精簡模型結(jié)構(gòu)B.降低學(xué)習(xí)率C.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.調(diào)整超參數(shù)答案：C8.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的主要學(xué)習(xí)方式是？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)答案：B9.大模型推理過程中，需要重點(diǎn)關(guān)注的是？A.訓(xùn)練速度B.模型精度C.推理效率D.數(shù)據(jù)質(zhì)量答案：C10.以下哪種技術(shù)可以用于大模型的壓縮？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.以上都是答案：D二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.大模型開發(fā)可能用到的硬件包括？A.GPUB.CPUC.TPUD.FPGA答案：ABCD2.大模型的數(shù)據(jù)來源可以有？A.網(wǎng)頁數(shù)據(jù)B.書籍資料C.社交媒體D.行業(yè)報告答案：ABCD3.以下哪些屬于大模型面臨的挑戰(zhàn)？A.計算資源需求大B.數(shù)據(jù)隱私問題C.可解釋性差D.訓(xùn)練成本高答案：ABCD4.在大模型開發(fā)中，常見的損失函數(shù)有？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.hinge損失D.KL散度損失答案：ABCD5.大模型可以應(yīng)用的領(lǐng)域有？A.自然語言處理B.計算機(jī)視覺C.語音識別D.推薦系統(tǒng)答案：ABCD6.對大模型進(jìn)行微調(diào)的方法包括？A.全量微調(diào)B.逐層微調(diào)C.凍結(jié)層微調(diào)D.低秩自適應(yīng)微調(diào)答案：ABCD7.以下可以提升大模型泛化能力的方法是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性B.正則化C.早停策略D.模型融合答案：ABCD8.大模型的部署方式有？A.本地部署B(yǎng).云端部署C.邊緣部署D.混合部署答案：ABCD9.大模型訓(xùn)練過程中，可能出現(xiàn)的問題有？A.梯度消失B.梯度爆炸C.過擬合D.欠擬合答案：ABCD10.大模型的評估維度有？A.準(zhǔn)確性B.召回率C.F1值D.響應(yīng)時間答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共20分）1.大模型只能基于深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)。（×）2.數(shù)據(jù)越多，大模型的效果一定越好。（×）3.注意力機(jī)制是Transformer架構(gòu)的核心。（√）4.大模型推理速度和模型大小無關(guān)。（×）5.模型的可解釋性和性能通常不可兼得。（√）6.預(yù)訓(xùn)練模型不需要微調(diào)就能在所有任務(wù)上取得好效果。（×）7.大模型訓(xùn)練時學(xué)習(xí)率越大越好。（×）8.剪枝可以降低大模型的參數(shù)量。（√）9.大模型開發(fā)只需要關(guān)注模型本身，無需考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（×）10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大模型開發(fā)中沒有應(yīng)用。（×）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大模型中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用。答：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣性，讓模型接觸更多特征和模式，從而提升泛化能力，減少過擬合，使模型在不同數(shù)據(jù)分布下表現(xiàn)更穩(wěn)定。2.什么是大模型的量化技術(shù)？答：量化技術(shù)是將模型參數(shù)和計算過程從高精度數(shù)值類型轉(zhuǎn)換為低精度，如從浮點(diǎn)32位轉(zhuǎn)成8位整數(shù)，能減少存儲和計算需求，提升推理速度，降低硬件成本。3.大模型評估中，困惑度指標(biāo)的含義是什么？答：困惑度衡量語言模型預(yù)測語句的能力。值越低，模型對數(shù)據(jù)分布估計越準(zhǔn)，預(yù)測越容易，表明模型語言理解和生成能力越好。4.為什么大模型需要進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練？答：大模型預(yù)訓(xùn)練可在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)到通用語言和特征表示。減少對大量有標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴，加快模型收斂速度，提升在具體任務(wù)上表現(xiàn)。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。答：機(jī)遇在于輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等，提高效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)是醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難、模型結(jié)果需專業(yè)驗證、醫(yī)療場景復(fù)雜多樣，適配難度大。2.如何平衡大模型的性能和可解釋性？答：可采用模型架構(gòu)設(shè)計，如引入可解釋模塊；用后驗方法解釋模型決策；在訓(xùn)練中兼顧性能和可解釋性指標(biāo)，在兩者間找到合理平衡點(diǎn)。3.談?wù)劥竽Ｐ蛯蜆I(yè)市場的影響。答：一方面創(chuàng)造新崗位，如大模型開發(fā)、維護(hù)等。另一方面，部分重復(fù)性工作崗位可能