2025年信息技術(shù)部大模型應(yīng)知應(yīng)會試卷含答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項不屬于大模型訓(xùn)練的核心要素？A.大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)B.分布式計算框架C.小批量梯度下降D.高效參數(shù)更新策略答案：C（大模型訓(xùn)練通常采用大批量梯度下降以提升計算效率）2.主流大語言模型（LLM）的基礎(chǔ)架構(gòu)是？A.RNNB.TransformerC.CNND.LSTM答案：B（自2017年Transformer提出后，其自注意力機制成為大模型核心架構(gòu)）3.大模型“涌現(xiàn)能力”的典型表現(xiàn)是？A.參數(shù)量達到10億級后突然具備小模型不具備的推理能力B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量超過1TB時準確率線性提升C.單卡訓(xùn)練時間縮短50%D.支持多語言翻譯但精度未下降答案：A（涌現(xiàn)能力指模型在參數(shù)規(guī)?？缭介撝岛?，突然獲得小模型不具備的復(fù)雜任務(wù)處理能力）4.以下哪種技術(shù)可有效緩解大模型“幻覺問題”？A.增加隨機失活（Dropout）率B.引入外部知識庫（RAG）C.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性D.降低模型參數(shù)量答案：B（檢索增強提供RAG通過引入外部知識庫約束提供內(nèi)容，減少無依據(jù)的虛構(gòu)）5.多模態(tài)大模型的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)是？A.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語義對齊B.單一模態(tài)數(shù)據(jù)的深度特征提取C.降低計算內(nèi)存占用D.提升單模態(tài)任務(wù)精度答案：A（多模態(tài)模型需將文本、圖像、語音等異構(gòu)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一語義空間，對齊是核心難點）6.大模型微調(diào)（Fine-tuning）與預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）的主要區(qū)別是？A.微調(diào)使用更少標注數(shù)據(jù)，目標是適配特定任務(wù)B.預(yù)訓(xùn)練使用監(jiān)督學(xué)習(xí)，微調(diào)使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.微調(diào)參數(shù)量遠大于預(yù)訓(xùn)練D.預(yù)訓(xùn)練僅更新部分參數(shù)，微調(diào)更新全部參數(shù)答案：A（預(yù)訓(xùn)練是無監(jiān)督/弱監(jiān)督的通用能力學(xué)習(xí)，微調(diào)是有監(jiān)督的任務(wù)適配，通常使用少量標注數(shù)據(jù)）7.大模型量化（Quantization）的主要目的是？A.提升模型泛化能力B.降低模型存儲和計算成本C.增強模型可解釋性D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求答案：B（量化通過降低參數(shù)精度，如FP32轉(zhuǎn)INT8，顯著減少內(nèi)存占用和推理延遲）8.評估大模型提供文本質(zhì)量的常用指標是？A.BLEU（藍標）B.F1分數(shù)C.AUC-ROCD.準確率（Accuracy）答案：A（BLEU廣泛用于機器翻譯、文本提供任務(wù)的質(zhì)量評估，計算提供文本與參考文本的n-gram重疊度）9.以下哪項屬于大模型的“上下文學(xué)習(xí)”（In-ContextLearning）能力？A.通過少量示例（Few-shot）完成未訓(xùn)練過的任務(wù)B.僅使用單輪輸入提供回答C.必須經(jīng)過全量參數(shù)微調(diào)才能處理新任務(wù)D.僅支持固定長度的輸入序列答案：A（上下文學(xué)習(xí)指模型通過輸入中的任務(wù)示例（Prompt）直接理解并執(zhí)行新任務(wù)，無需參數(shù)更新）10.大模型安全風(fēng)險中“中毒攻擊”（PoisoningAttack）的主要手段是？A.向訓(xùn)練數(shù)據(jù)注入惡意樣本，誘導(dǎo)模型提供有害內(nèi)容B.通過對抗樣本使模型輸出錯誤結(jié)果C.竊取模型參數(shù)文件D.破壞模型推理服務(wù)器答案：A（中毒攻擊通過污染訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型在特定輸入下觸發(fā)預(yù)設(shè)的惡意行為）二、填空題（每空1分，共20分）1.大模型訓(xùn)練中，“數(shù)據(jù)清洗”的核心目標是去除________、________和低質(zhì)量數(shù)據(jù)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的________和________。答案：噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、一致性、代表性2.Transformer架構(gòu)中的“多頭注意力”（Multi-HeadAttention）通過將查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）投影到________個子空間并行計算，提升模型對________的捕捉能力。答案：多個（或h個）、不同位置依賴關(guān)系3.大模型“過擬合”的典型表現(xiàn)是在________數(shù)據(jù)上性能優(yōu)異，但在________數(shù)據(jù)上性能顯著下降，常見解決方法包括________、________和提前終止（EarlyStopping）。答案：訓(xùn)練、測試（或新）、增加數(shù)據(jù)多樣性、正則化（或權(quán)重衰減）4.多模態(tài)大模型的“跨模態(tài)對齊”需將不同模態(tài)的特征映射到________，常用方法包括________（如CLIP）和________（如FLAVA）。答案：統(tǒng)一語義空間、對比學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合學(xué)習(xí)5.大模型推理優(yōu)化技術(shù)包括________（如模型量化）、________（如稀疏激活）和________（如動態(tài)批處理），目標是降低________和提升________。答案：參數(shù)壓縮、計算優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化、延遲、吞吐量三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述大模型“參數(shù)效率微調(diào)”（Parameter-EfficientFine-tuning,PEFT）的核心思想及典型技術(shù)。答案：核心思想是僅更新少量參數(shù)或添加額外模塊，而非全量微調(diào)，以降低計算和存儲成本。典型技術(shù)包括：①LoRA（低秩適配）：通過低秩矩陣近似參數(shù)更新，僅訓(xùn)練新增的低秩矩陣；②Adapter：在每層網(wǎng)絡(luò)中插入可訓(xùn)練的Adapter模塊，凍結(jié)原模型參數(shù)；③PrefixTuning：在輸入前添加可訓(xùn)練的前綴（Prefix）向量，引導(dǎo)模型輸出。2.分析大模型在企業(yè)級應(yīng)用中的主要落地場景及需解決的關(guān)鍵問題。答案：主要場景包括：①智能客服（多輪對話、意圖識別）；②文檔處理（自動摘要、信息抽?。?；③代碼提供（輔助編程、漏洞檢測）；④個性化推薦（用戶畫像提供、長程興趣建模）。需解決的關(guān)鍵問題：①場景適配：需通過微調(diào)或提示工程（PromptEngineering）將通用模型適配垂直領(lǐng)域；②性能保障：推理延遲需滿足業(yè)務(wù)需求（如客服響應(yīng)<2秒）；③安全合規(guī)：防止敏感信息泄露（如客戶數(shù)據(jù)）、避免提供違規(guī)內(nèi)容；④成本控制：訓(xùn)練/推理的算力成本需可接受（如單輪對話成本<0.01元）。3.解釋大模型“長上下文處理”（LongContextHandling）的技術(shù)挑戰(zhàn)及解決方案。答案：挑戰(zhàn)：①注意力機制的計算復(fù)雜度隨序列長度呈平方增長（O(n2)），長序列（如10萬tokens）導(dǎo)致內(nèi)存和計算量爆炸；②位置編碼失效，傳統(tǒng)絕對/相對位置編碼難以捕捉超長距離依賴。解決方案：①稀疏注意力（如FlashAttention）：優(yōu)化注意力計算的內(nèi)存訪問模式，降低實際計算量；②分塊處理（Chunking）：將長序列分塊，僅計算塊內(nèi)或塊間注意力；③動態(tài)位置編碼（如ALiBi）：通過相對位置偏置替代顯式位置嵌入，支持任意長度序列；④模型架構(gòu)改進（如RetNet）：用循環(huán)結(jié)構(gòu)替代自注意力，實現(xiàn)線性復(fù)雜度的長序列處理。4.說明大模型“可解釋性”（Interpretability）的重要性及常用分析方法。答案：重要性：①安全合規(guī)：需明確模型決策依據(jù)（如金融風(fēng)控拒絕用戶的原因）；②故障定位：當(dāng)模型輸出錯誤時，需追溯關(guān)鍵影響因素；③模型優(yōu)化：通過分析可解釋性結(jié)果，針對性改進數(shù)據(jù)或架構(gòu)。常用方法：①注意力可視化：展示模型在提供/預(yù)測時關(guān)注的輸入位置（如熱力圖）；②特征歸因（FeatureAttribution）：計算輸入token對輸出的貢獻度（如LIME、SHAP）；③知識提?。和ㄟ^規(guī)則挖掘或概念激活向量（CAV）識別模型隱含的知識模式；④反事實測試：修改輸入關(guān)鍵部分，觀察輸出變化以驗證因果關(guān)系。5.對比“大模型+小模型”混合架構(gòu)與純大模型架構(gòu)的優(yōu)缺點。答案：混合架構(gòu)優(yōu)點：①成本更低：小模型處理簡單任務(wù)（如意圖分類），大模型處理復(fù)雜任務(wù)（如多輪推理），降低整體算力消耗；②響應(yīng)更快：小模型推理延遲低，適合實時性要求高的場景；③靈活性高：可針對不同任務(wù)選擇適配的小模型，減少大模型過擬合風(fēng)險。缺點：①集成復(fù)雜度高：需設(shè)計任務(wù)路由模塊（Router），判斷何時調(diào)用大/小模型；②性能一致性差：小模型可能因能力不足導(dǎo)致任務(wù)失敗，需額外的錯誤處理機制。純大模型優(yōu)點：統(tǒng)一處理多任務(wù)，減少系統(tǒng)復(fù)雜度；可利用大模型的泛化能力處理未知任務(wù)。缺點：算力成本高（尤其是推理階段）；長序列或復(fù)雜任務(wù)的延遲可能無法滿足需求；過參數(shù)化可能導(dǎo)致冗余計算。四、應(yīng)用題（每題10分，共20分）1.某企業(yè)計劃部署基于大模型的智能合同審核系統(tǒng)，需識別合同中的“風(fēng)險條款”（如不平等責(zé)任劃分、模糊付款條件）。請設(shè)計技術(shù)方案，包括數(shù)據(jù)準備、模型選擇、優(yōu)化策略及風(fēng)險控制措施。答案：技術(shù)方案：（1）數(shù)據(jù)準備：①收集歷史合同樣本（含標注的風(fēng)險條款標簽），按類型（如采購、服務(wù)、租賃）分類；②通過數(shù)據(jù)增強提供模擬風(fēng)險條款（如修改責(zé)任比例、模糊時間表述），平衡正負樣本；③清洗數(shù)據(jù)（去除重復(fù)合同、結(jié)構(gòu)化非文本內(nèi)容），構(gòu)建包含條款文本、上下文、標簽的訓(xùn)練集。（2）模型選擇：選擇支持長文本處理的大語言模型（如Llama-370B或國內(nèi)開源的悟空2.0），其上下文窗口≥16ktokens，適配合同的長文檔特性；若算力受限，可采用參數(shù)效率微調(diào)（如LoRA）在基礎(chǔ)模型上適配風(fēng)險識別任務(wù)。（3）優(yōu)化策略：①微調(diào)階段：使用對比學(xué)習(xí)（正樣本為無風(fēng)險條款，負樣本為風(fēng)險條款）增強模型對風(fēng)險特征的區(qū)分能力；②引入外部知識庫（如《民法典》合同編條款），通過RAG（檢索增強提供）為模型提供法律依據(jù)，減少“幻覺”；③部署后持續(xù)收集用戶反饋（如漏標/誤標案例），定期用增量數(shù)據(jù)微調(diào)模型。（4）風(fēng)險控制：①敏感信息脫敏：對合同中的企業(yè)名稱、金額等信息進行去標識化處理，防止訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露；②輸出驗證：設(shè)計規(guī)則引擎（如檢查“需方承擔(dān)全部損失”等關(guān)鍵詞）作為模型結(jié)果的二次校驗；③人工復(fù)核機制：對高風(fēng)險條款（如涉及金額超1000萬）強制人工審核，降低模型誤判影響。2.某公司現(xiàn)有推薦系統(tǒng)基于傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法，計劃引入大模型提升推薦效果。請分析大模型的優(yōu)勢，并設(shè)計遷移方案（包括數(shù)據(jù)整合、模型架構(gòu)、評估指標）。答案：大模型優(yōu)勢：①長程依賴建模：可捕捉用戶歷史行為（如半年內(nèi)的點擊、購買）中的長期興趣，傳統(tǒng)算法僅關(guān)注短期交互；②多模態(tài)融合：結(jié)合用戶文本評論、商品圖片/視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，提供更精準的用戶畫像；③個性化提供：不僅推薦商品列表，還能提供個性化推薦理由（如“您之前喜歡XX品牌，這款新品符合您的風(fēng)格”），提升用戶信任度。遷移方案：（1）數(shù)據(jù)整合：①打通用戶行為數(shù)據(jù)（點擊、加購、購買）、屬性數(shù)據(jù)（年齡、地域）、內(nèi)容數(shù)據(jù)（商品描述、用戶評論、商品圖/視頻）；②構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，按時間戳對齊多源數(shù)據(jù)，提供用戶-商品-上下文的長序列（如“用戶A在時間T1點擊商品B，時間T2評論‘質(zhì)量好’，時間T3購買商品C”）。（2）模型架構(gòu)：采用“大模型+輕量排序”的混合架構(gòu)：①大模型（如BERT-3B或自定義多模態(tài)大模型）作為特征編碼器，輸入用戶全量歷史數(shù)據(jù)+當(dāng)前上下文（如時間、場景），輸出用戶的綜合興趣向量；②輕量排序模型（如MLP或LightGBM）基于大