2026大模型開發(fā)招聘筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架常用于大模型開發(fā)？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NLTKD.Pandas2.大模型訓(xùn)練時常用的優(yōu)化算法是？A.AdaBoostB.SGDC.AdamD.K-means3.注意力機制最早用于哪個領(lǐng)域？A.圖像識別B.語音識別C.自然語言處理D.強化學(xué)習(xí)4.以下哪個是大語言模型？A.LeNetB.GPTC.AlexNetD.VGG5.大模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括？A.去除噪聲數(shù)據(jù)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式C.增加數(shù)據(jù)量D.處理缺失值6.模型量化的主要作用是？A.提高模型精度B.減少模型存儲空間C.增加模型復(fù)雜度D.加快數(shù)據(jù)收集7.大模型微調(diào)通常是指？A.重新訓(xùn)練整個模型B.在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上調(diào)整部分參數(shù)C.更換模型架構(gòu)D.增加模型層數(shù)8.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法常用于圖像領(lǐng)域？A.詞替換B.旋轉(zhuǎn)C.數(shù)據(jù)分桶D.歸一化9.大模型推理時的計算資源主要消耗在？A.內(nèi)存B.CPUC.GPUD.硬盤10.以下哪個不是大模型評估指標？A.F1分數(shù)B.MSEC.AUCD.ROC多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)中常用的硬件有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA2.自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)包括？A.掩碼語言模型B.下一句預(yù)測C.圖像分類D.目標檢測3.大模型的數(shù)據(jù)來源可以有？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.公開數(shù)據(jù)集C.企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)D.用戶上傳數(shù)據(jù)4.模型壓縮技術(shù)包括？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.數(shù)據(jù)增強5.大模型開發(fā)可能面臨的挑戰(zhàn)有？A.數(shù)據(jù)隱私問題B.計算資源不足C.模型可解釋性差D.模型訓(xùn)練速度慢6.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有？A.PyTorchB.MXNetC.CaffeD.NumPy7.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.醫(yī)學(xué)影像分析D.健康管理8.優(yōu)化大模型訓(xùn)練速度的方法有？A.分布式訓(xùn)練B.混合精度訓(xùn)練C.減少數(shù)據(jù)量D.增加模型層數(shù)9.大模型評估的維度包括？A.準確性B.魯棒性C.可解釋性D.效率10.自然語言處理中的分詞方法有？A.基于規(guī)則的分詞B.基于統(tǒng)計的分詞C.深度學(xué)習(xí)分詞D.隨機分詞判斷題（每題2分，共10題）1.大模型開發(fā)只需要關(guān)注模型架構(gòu)設(shè)計，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）2.所有深度學(xué)習(xí)框架都支持分布式訓(xùn)練。（）3.模型的參數(shù)量越多，性能一定越好。（）4.數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。（）5.大模型推理時不需要GPU支持。（）6.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接用于所有下游任務(wù)。（）7.剪枝會降低模型的性能。（）8.大模型開發(fā)中，計算資源和數(shù)據(jù)量成正比。（）9.注意力機制可以提高模型的長序列處理能力。（）10.評估大模型時，只需要關(guān)注單一指標。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。2.什么是模型的過擬合，如何避免？3.解釋一下大模型的遷移學(xué)習(xí)。4.列舉大模型在金融領(lǐng)域的兩個應(yīng)用場景。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)隱私和安全的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。2.探討大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景和可能面臨的問題。3.分析大模型訓(xùn)練成本高的原因及降低成本的方法。4.談?wù)勀銓Υ竽Ｐ涂山忉屝缘睦斫夂推渲匾?。答案單項選擇題1-5：BCCBC6-10：BBBCD多項選擇題1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.AB9.ABCD10.ABC判斷題1-5：×××√×6-10：×××√×簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲和缺失值、統(tǒng)一格式，使數(shù)據(jù)符合模型要求，還能提高模型訓(xùn)練效率和效果，增強泛化能力。2.過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差。可通過增加數(shù)據(jù)量、正則化、早停策略、簡化模型架構(gòu)來避免。3.大模型遷移學(xué)習(xí)是把預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)到的知識應(yīng)用到新任務(wù)，減少訓(xùn)練資源和時間，只需微調(diào)部分參數(shù)就能適配新場景。4.信用風(fēng)險評估：分析客戶數(shù)據(jù)評估風(fēng)險；智能投顧：根據(jù)市場和客戶偏好提供投資建議。討論題1.挑戰(zhàn)如數(shù)據(jù)泄露、被濫用等?？刹扇?shù)據(jù)加密、匿名化處理、加強訪問控制、遵守法規(guī)等策略應(yīng)對。2.前景有個性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)等。問題有數(shù)據(jù)隱私、技術(shù)依賴、教