2026大模型開發(fā)招聘真題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架常用于大模型開發(fā)？A.FlaskB.PyTorchC.NumpyD.Pandas2.大模型訓(xùn)練通常需要的計(jì)算資源是？A.普通筆記本B.多核CPUC.GPU集群D.智能手機(jī)3.注意力機(jī)制最早出現(xiàn)在以下哪個(gè)模型中？A.BERTB.GPTC.TransformerD.ResNet4.以下哪個(gè)是大模型微調(diào)的常用方法？A.全量訓(xùn)練B.凍結(jié)部分層C.隨機(jī)初始化D.降低學(xué)習(xí)率5.大模型推理時(shí)，以下哪種方式可以提高效率？A.增加模型層數(shù)B.量化模型C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.提高學(xué)習(xí)率6.以下不屬于預(yù)訓(xùn)練模型的是？A.RoBERTaB.T5C.VGGD.GPT-37.大模型的數(shù)據(jù)清洗中，去除重復(fù)數(shù)據(jù)屬于？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.數(shù)據(jù)歸一化8.大模型中，模型的參數(shù)量通常和什么有關(guān)？A.訓(xùn)練時(shí)間B.模型復(fù)雜度C.數(shù)據(jù)量D.學(xué)習(xí)率9.以下哪個(gè)是模型壓縮的方法？A.模型并行B.數(shù)據(jù)并行C.剪枝D.增加數(shù)據(jù)10.大模型評(píng)估指標(biāo)中，準(zhǔn)確率適用于以下哪種情況？A.數(shù)據(jù)不平衡B.二分類任務(wù)C.多標(biāo)簽任務(wù)D.回歸任務(wù)答案：1.B2.C3.C4.B5.B6.C7.B8.B9.C10.B多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.大模型開發(fā)中常用的優(yōu)化器有？A.AdamB.SGDC.RMSPropD.AdaGrad2.以下屬于大模型應(yīng)用場(chǎng)景的有？A.智能客服B.圖像識(shí)別C.語(yǔ)音合成D.文本生成3.大模型訓(xùn)練時(shí)可能遇到的問題有？A.梯度消失B.過擬合C.欠擬合D.內(nèi)存溢出4.以下哪些是大模型數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法？A.隨機(jī)替換B.數(shù)據(jù)縮放C.數(shù)據(jù)平移D.增加噪聲5.大模型的分布式訓(xùn)練方式有？A.模型并行B.數(shù)據(jù)并行C.混合并行D.任務(wù)并行6.大模型的評(píng)估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.以下哪些技術(shù)可用于大模型的加速？A.模型量化B.模型剪枝C.混合精度訓(xùn)練D.多線程推理8.大模型的數(shù)據(jù)標(biāo)注方式有？A.人工標(biāo)注B.半自動(dòng)標(biāo)注C.自動(dòng)標(biāo)注D.無(wú)標(biāo)注9.大模型在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用有？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.文本分類10.大模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)劃分D.數(shù)據(jù)編碼答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.大模型開發(fā)只能使用深度學(xué)習(xí)框架，不能使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（）2.增加模型的參數(shù)量一定能提高模型的性能。（）3.數(shù)據(jù)并行是將模型的不同層分配到不同的計(jì)算設(shè)備上。（）4.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接應(yīng)用于所有任務(wù)，無(wú)需微調(diào)。（）5.大模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）6.模型剪枝可以減少模型的參數(shù)量，提高推理速度。（）7.大模型的評(píng)估指標(biāo)只能用準(zhǔn)確率來衡量。（）8.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。（）9.大模型開發(fā)不需要考慮計(jì)算資源的限制。（）10.混合精度訓(xùn)練可以減少內(nèi)存使用，提高訓(xùn)練速度。（）答案：1.×2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述大模型微調(diào)的基本步驟。答：先選擇合適預(yù)訓(xùn)練模型，再準(zhǔn)備特定任務(wù)數(shù)據(jù)集并標(biāo)注，凍結(jié)部分層后微調(diào)模型，用驗(yàn)證集評(píng)估，最后根據(jù)結(jié)果調(diào)整參數(shù)。2.大模型訓(xùn)練中梯度消失的原因及解決方法。答：原因是激活函數(shù)梯度小、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)深。解決方法有換用ReLU等激活函數(shù)，用BatchNormalization歸一化，使用殘差連接等。3.模型量化的作用是什么？答：可減少模型存儲(chǔ)空間和計(jì)算量，提高推理速度，降低內(nèi)存帶寬需求，使模型能在資源受限設(shè)備上運(yùn)行。4.大模型數(shù)據(jù)清洗的重要性。答：能去除錯(cuò)誤、重復(fù)、不完整數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，避免噪聲數(shù)據(jù)影響模型訓(xùn)練，提升模型性能和泛化能力。討論題（每題5分，共20分）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(duì)措施。答：挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露、惡意攻擊等。措施包括加密數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)脫敏處理；用差分隱私等技術(shù)保護(hù)隱私；建立訪問控制和審計(jì)機(jī)制，加強(qiáng)安全防護(hù)。2.談?wù)劥竽Ｐ驮卺t(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的前景和挑戰(zhàn)。答：前景是輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私難保障，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注難，模型準(zhǔn)確性和可靠性需驗(yàn)證，要獲醫(yī)療行業(yè)認(rèn)可也不易。3.如何評(píng)估大模型的性能和泛化能力？答：用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估性能。通過在不同數(shù)據(jù)集、領(lǐng)域測(cè)試，對(duì)比訓(xùn)練集和測(cè)