人工智能多模態(tài)大模型應(yīng)用工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（10題，每題1分）1.多模態(tài)大模型常見的模態(tài)輸入類型包括文本、圖像、______和音頻。2.Transformer架構(gòu)的核心組件是______和前饋網(wǎng)絡(luò)。3.用于圖像-文本匹配的常用數(shù)據(jù)集是______。4.大模型參數(shù)高效微調(diào)的常用方法英文縮寫是______。5.多模態(tài)大模型中，將圖像特征映射到文本特征空間的操作稱為______對齊。6.CLIP模型的核心訓(xùn)練目標(biāo)是______匹配。7.大模型推理加速的常用技術(shù)包括量化和______。8.處理視頻數(shù)據(jù)時(shí)，多模態(tài)大模型通常先提取______特征。9.HuggingFace中支持多模態(tài)的模型除CLIP外還有______。10.多模態(tài)大模型中，跨模態(tài)注意力機(jī)制用于學(xué)習(xí)不同模態(tài)特征的______。填空題答案1.視頻2.注意力機(jī)制3.COCO4.LoRA5.跨模態(tài)6.圖像-文本7.蒸餾8.幀級9.BLIP10.關(guān)聯(lián)權(quán)重二、單項(xiàng)選擇題（10題，每題2分）1.以下不屬于多模態(tài)大模型核心能力的是？A.跨模態(tài)檢索B.單模態(tài)生成C.多模態(tài)理解D.跨模態(tài)翻譯2.CLIP模型的訓(xùn)練目標(biāo)是？A.圖像分類B.文本生成C.圖像-文本對比學(xué)習(xí)D.視頻生成3.常用于大模型部署的工具是？A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXRuntimeD.Pandas4.圖像特征提取常用的預(yù)訓(xùn)練模型是？A.BERTB.ViTC.GPTD.LLaMA5.屬于參數(shù)高效微調(diào)的方法是？A.全參數(shù)微調(diào)B.LoRAC.凍結(jié)所有參數(shù)D.隨機(jī)初始化6.GPT-4V不支持的輸入是？A.圖片B.文本C.視頻幀D.3D模型7.用于視覺問答的數(shù)據(jù)集是？A.MSCOCOB.VQAC.SQuADD.GLUE8.大模型量化的作用是？A.增加參數(shù)B.減少內(nèi)存占用C.提高精度D.增加延遲9.多模態(tài)大模型的典型應(yīng)用場景是？A.文本摘要B.圖像分類C.看圖說話D.文本翻譯10.跨模態(tài)注意力機(jī)制的核心作用是？A.只關(guān)注文本B.只關(guān)注圖像C.關(guān)注跨模態(tài)關(guān)聯(lián)D.增加計(jì)算量單項(xiàng)選擇題答案1.B2.C3.C4.B5.B6.D7.B8.B9.C10.C三、多項(xiàng)選擇題（10題，每題2分）1.多模態(tài)大模型的常見輸入模態(tài)包括？A.文本B.圖像C.音頻D.視頻2.大模型微調(diào)方法包括？A.全參數(shù)微調(diào)B.LoRAC.QLoRAD.凍結(jié)微調(diào)3.多模態(tài)大模型的核心技術(shù)有？A.跨模態(tài)對齊B.注意力機(jī)制C.預(yù)訓(xùn)練D.推理加速4.用于多模態(tài)任務(wù)的數(shù)據(jù)集是？A.COCOB.VQAC.Flicker30kD.GLUE5.大模型部署工具包括？A.ONNXRuntimeB.TensorRTC.TorchServeD.FastAPI6.多模態(tài)大模型的應(yīng)用場景有？A.醫(yī)療影像診斷B.自動駕駛感知C.智能圖文客服D.視頻內(nèi)容理解7.圖像特征提取模型包括？A.ViTB.ResNetC.BERTD.CLIP8.多模態(tài)大模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)有？A.數(shù)據(jù)對齊難度B.計(jì)算資源需求大C.模態(tài)融合復(fù)雜D.推理效率低9.大模型推理加速技術(shù)包括？A.量化B.蒸餾C.模型并行D.數(shù)據(jù)并行10.跨模態(tài)融合方法包括？A.特征拼接B.注意力融合C.模態(tài)適配器D.全連接融合多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題（10題，每題2分）1.多模態(tài)大模型只能處理兩種模態(tài)輸入。（）2.CLIP通過對比學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像-文本匹配。（）3.LoRA是全參數(shù)微調(diào)方法。（）4.GPT-4V支持視頻幀輸入。（）5.多模態(tài)大模型推理速度比單模態(tài)模型更快。（）6.VQA數(shù)據(jù)集用于視覺問答任務(wù)。（）7.量化會降低大模型精度。（）8.所有大模型都支持多模態(tài)輸入。（）9.跨模態(tài)對齊是多模態(tài)大模型核心步驟。（）10.TensorRT是NVIDIA推理加速工具。（）判斷題答案1.錯2.對3.錯4.對5.錯6.對7.對8.錯9.對10.對五、簡答題（4題，每題5分）1.簡述多模態(tài)大模型中跨模態(tài)對齊的定義及常用方法。答案：跨模態(tài)對齊是將不同模態(tài)（如文本、圖像）特征映射到同一空間，使相似語義的跨模態(tài)內(nèi)容特征相近。常用方法：①對比學(xué)習(xí)（如CLIP），用InfoNCE損失最大化正樣本相似度；②跨模態(tài)注意力，學(xué)習(xí)模態(tài)間特征關(guān)聯(lián)權(quán)重；③適配器（Adapter），插入輕量級模塊適配模態(tài)；④圖文匹配損失，約束跨模態(tài)特征一致性。2.什么是LoRA？其優(yōu)勢是什么？答案：LoRA（低秩自適應(yīng)）是大模型參數(shù)高效微調(diào)方法，僅微調(diào)低秩矩陣而非全參數(shù)。優(yōu)勢：①參數(shù)效率高，僅需微調(diào)原模型0.1%參數(shù)；②訓(xùn)練快，低秩矩陣計(jì)算量??；③泛化好，適配不同任務(wù)不影響原性能；④部署易，LoRA權(quán)重可與原模型分離加載。3.多模態(tài)大模型推理加速的常用技術(shù)有哪些？答案：①量化：將參數(shù)轉(zhuǎn)為FP16/INT8，減少內(nèi)存和計(jì)算；②蒸餾：大模型蒸餾知識到小模型；③模型并行：拆分模型到多硬件并行；④剪枝：移除冗余參數(shù)；⑤硬件加速：用TensorRT、ONNXRuntime優(yōu)化推理流程。4.多模態(tài)大模型在智能客服中的應(yīng)用場景及價(jià)值？答案：場景：①圖文咨詢（用戶傳圖+文本）；②語音+文本（語音轉(zhuǎn)寫后理解）；③視頻咨詢（處理視頻幀信息）。價(jià)值：①提升效率，減少人工處理圖文問題時(shí)間；②增強(qiáng)體驗(yàn)，支持多模態(tài)輸入；③降本，減少人力需求，標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。六、討論題（2題，每題5分）1.多模態(tài)大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用挑戰(zhàn)及解決方法？答案：挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)隱私（醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感）；②模態(tài)對齊難（影像與病歷語義復(fù)雜）；③可靠性要求高（避免誤診）；④計(jì)算成本高。解決：①隱私計(jì)算（聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私）；②領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練（針對醫(yī)療數(shù)據(jù)微調(diào)）；③多模態(tài)驗(yàn)證（結(jié)合影像+文本+基因）；④輕量化部署（量化、蒸餾優(yōu)化）。2.如何評估多模態(tài)大模型性能？列舉3個(gè)維度及指標(biāo)。答案：①跨模態(tài)理解：VQA準(zhǔn)確率（視覺問答）、圖文匹配檢索精度；②生成能力：BLEU（圖文