2026春招：大模型開發(fā)真題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個不是大模型訓(xùn)練常用的優(yōu)化器？A.AdamB.SGDC.AdaBoostD.RMSProp2.大模型中常用的激活函數(shù)是？A.sigmoidB.ReLUC.tanhD.linear3.以下哪種方法可用于大模型的壓縮？A.數(shù)據(jù)增強B.模型剪枝C.隨機森林D.梯度下降4.大模型的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)通常不包括？A.語言建模B.圖像分類C.情感分析D.掩碼語言模型5.大模型中多頭注意力機制的作用是？A.增加計算復(fù)雜度B.捕捉不同子空間的信息C.減少參數(shù)數(shù)量D.加速訓(xùn)練6.以下哪個庫常用于大模型開發(fā)？A.NumPyB.TensorFlowC.Scikit-learnD.Matplotlib7.大模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的目的是？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.利用多設(shè)備加速訓(xùn)練C.減少數(shù)據(jù)量D.防止過擬合8.大模型微調(diào)時通常調(diào)整的是？A.所有參數(shù)B.部分參數(shù)C.不調(diào)整參數(shù)D.僅調(diào)整輸入層參數(shù)9.以下哪種技術(shù)不屬于大模型推理優(yōu)化？A.量化B.蒸餾C.數(shù)據(jù)歸一化D.低秩分解10.大模型的輸入通常是？A.單個字符B.句子C.段落D.以上都可以多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練可能面臨的問題有？A.過擬合B.梯度消失C.計算資源不足D.數(shù)據(jù)不平衡2.以下可用于大模型評估的指標有？A.準確率B.召回率C.F1值D.困惑度3.大模型的應(yīng)用場景包括？A.智能客服B.圖像生成C.自動翻譯D.醫(yī)療診斷4.大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能有？A.分詞B.歸一化C.去重D.編碼5.多頭注意力機制的優(yōu)點有？A.捕捉多尺度信息B.提高模型表達能力C.減少訓(xùn)練時間D.降低計算復(fù)雜度6.大模型壓縮的方法有？A.量化B.剪枝C.知識蒸餾D.模型融合7.大模型訓(xùn)練的硬件加速設(shè)備有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA8.大模型微調(diào)的策略有？A.全量微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.基于適配器的微調(diào)D.僅微調(diào)輸出層9.大模型推理優(yōu)化的方法有？A.模型量化B.剪枝C.低秩分解D.并行推理10.大模型開發(fā)中常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.PyTorchB.MXNetC.KerasD.MindSpore判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練只能在GPU上進行。（）2.大模型不需要數(shù)據(jù)預(yù)處理。（）3.多頭注意力機制比單頭注意力機制效果差。（）4.模型剪枝會降低模型的性能。（）5.大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)并行和模型并行可以同時使用。（）6.大模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)是同一個過程。（）7.量化可以減少模型的存儲空間和計算量。（）8.大模型評估只需要看準確率。（）9.大模型開發(fā)不需要考慮計算資源。（）10.大模型輸入只能是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型中模型剪枝的原理。2.說明大模型微調(diào)的基本流程。3.列舉大模型訓(xùn)練中梯度消失的解決方法。4.大模型推理優(yōu)化的主要目的是什么？討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機遇和挑戰(zhàn)。2.談?wù)劥竽Ｐ蛯蜆I(yè)市場的影響。3.分析大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。4.探討大模型訓(xùn)練中計算資源不足的應(yīng)對策略。答案單項選擇題1.C2.B3.B4.C5.B6.B7.B8.B9.C10.D多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.AB6.ABC7.BCD8.ABC9.ABCD10.ABCD判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.×簡答題1.模型剪枝原理是去除模型中對輸出影響較小的連接或神經(jīng)元，減少模型參數(shù)數(shù)量，以降低計算和存儲需求，同時盡量保持模型性能。2.基本流程：先準備與目標任務(wù)相關(guān)的微調(diào)數(shù)據(jù)集，加載預(yù)訓(xùn)練大模型，選擇微調(diào)策略（如全量或部分微調(diào)），使用微調(diào)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，最后評估微調(diào)后模型性能。3.解決方法有使用ReLU等激活函數(shù)、采用批量歸一化、使用殘差連接、調(diào)整學(xué)習(xí)率等。4.主要目的是減少推理時間、降低計算資源消耗、提高推理效率，使大模型能在不同設(shè)備和場景下快速準確地輸出結(jié)果。討論題1.機遇：輔助診斷、醫(yī)學(xué)研究等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私安全、模型可靠性驗證、法律倫理問題。2.一方面創(chuàng)造新崗位如模型開發(fā)、維護等；另一方面可能替代部分重復(fù)性工作崗位，對從業(yè)者技能要求提高。3.