人工智能小樣本學(xué)習(xí)工程師崗位招聘考試試卷及答案人工智能小樣本學(xué)習(xí)工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分，共10分）1.小樣本學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)是讓模型在______的標(biāo)注樣本下完成任務(wù)。2.元學(xué)習(xí)算法MAML的全稱是______。3.僅含任務(wù)描述無示例的Prompt稱為______Prompt。4.GPT系列通過______能力實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)，無需微調(diào)。5.Mini-ImageNet訓(xùn)練集包含______類、每類______張圖像。6.基于度量的小樣本方法中，計(jì)算樣本到類原型距離分類的是______。7.零樣本學(xué)習(xí)不需要______樣本。8.PromptEngineering的核心是設(shè)計(jì)______引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型輸出。9.MAML的核心是找到一個(gè)______，快速適應(yīng)新任務(wù)。10.小樣本學(xué)習(xí)解決過擬合的常用方法是______（舉1種）。答案1.少量（N<100）2.Model-AgnosticMeta-Learning3.Zero-shot4.上下文學(xué)習(xí)（In-ContextLearning）5.100；6006.原型網(wǎng)絡(luò)（PrototypicalNetworks）7.標(biāo)注8.自然語言指令9.通用初始參數(shù)10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（或PromptTuning）二、單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.不屬于小樣本學(xué)習(xí)方法的是？A.MAMLB.BERT微調(diào)C.隨機(jī)森林D.GPT-3Few-shot2.元學(xué)習(xí)的核心是學(xué)習(xí)______？A.模型參數(shù)B.如何學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)分布D.損失函數(shù)3.Prompt的作用不包括？A.提供上下文B.引導(dǎo)輸出C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.降低標(biāo)注成本4.小樣本分類標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集是？A.ImageNet-1KB.Mini-ImageNetC.CIFAR-10D.MNIST5.GPT-3Few-shot輸入不包含______？A.任務(wù)描述B.少量示例C.測(cè)試樣本D.預(yù)訓(xùn)練參數(shù)6.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)方法是？A.PrototypicalNetworksB.MAMLC.MatchingNetworksD.RelationNetworks7.零樣本與小樣本的區(qū)別是？A.零樣本無標(biāo)注，小樣本有少量標(biāo)注B.零樣本需大量標(biāo)注C.僅任務(wù)類型不同D.無區(qū)別8.PromptLearning的優(yōu)勢(shì)不包括？A.無需微調(diào)B.多任務(wù)支持C.樣本效率高D.訓(xùn)練速度慢9.天然支持上下文學(xué)習(xí)的模型是？A.BERTB.RoBERTaC.GPT-3D.XLNet10.小樣本過擬合的主要原因是？A.樣本量少B.模型太小C.損失函數(shù)錯(cuò)D.優(yōu)化器差答案1.C2.B3.C4.B5.D6.B7.A8.D9.C10.A三、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.小樣本學(xué)習(xí)常用方法包括？A.元學(xué)習(xí)B.PromptLearningC.遷移學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)2.Prompt類型有？A.Zero-shotB.Few-shotC.Chain-of-ThoughtD.隨機(jī)Prompt3.MAML應(yīng)用場景包括？A.小樣本分類B.小樣本回歸C.機(jī)器人控制D.文本生成4.小樣本學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)有？A.過擬合B.泛化差C.樣本分布差異D.標(biāo)注成本高5.Few-shotNLP任務(wù)有？A.文本分類B.問答C.NERD.機(jī)器翻譯6.PromptEngineering原則有？A.清晰性B.一致性C.相關(guān)性D.簡潔性7.元學(xué)習(xí)分類包括？A.基于度量B.基于模型C.基于優(yōu)化D.基于數(shù)據(jù)8.基于度量的小樣本方法有？A.PrototypicalNetworksB.MatchingNetworksC.RelationNetworksD.MAML9.小樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有？A.MixupB.CutmixC.SMOTED.風(fēng)格遷移10.GPT-3Few-shot能力依賴于？A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練B.上下文學(xué)習(xí)C.模型大小D.Prompt設(shè)計(jì)答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判斷題（共10題，每題2分，共20分）1.小樣本學(xué)習(xí)就是只用1個(gè)樣本訓(xùn)練。（×）2.MAML是Model-AgnosticMeta-Learning的縮寫。（√）3.PromptLearning不需要微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型。（√）4.零樣本學(xué)習(xí)需要標(biāo)注樣本。（×）5.Mini-ImageNet是小樣本分類標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。（√）6.GPT-3Few-shot表現(xiàn)優(yōu)于Zero-shot。（√）7.元學(xué)習(xí)核心是學(xué)習(xí)模型參數(shù)。（×）8.RelationNetworks屬于基于度量的方法。（√）9.小樣本泛化能力一定比傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)差。（×）10.PromptEngineering只適用于NLP任務(wù)。（×）五、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述小樣本學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心區(qū)別答：傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴數(shù)萬級(jí)標(biāo)注樣本，模型泛化依賴數(shù)據(jù)量；小樣本學(xué)習(xí)針對(duì)N<100的稀缺場景，核心是“學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)”。區(qū)別：①樣本量：傳統(tǒng)需大量，小樣本需少量；②訓(xùn)練邏輯：傳統(tǒng)直接訓(xùn)練任務(wù)模型，小樣本通過元學(xué)習(xí)/上下文學(xué)習(xí)間接學(xué)習(xí)；③泛化：傳統(tǒng)依賴數(shù)據(jù)分布匹配，小樣本依賴通用學(xué)習(xí)策略。2.元學(xué)習(xí)在小樣本學(xué)習(xí)中的作用答：元學(xué)習(xí)通過多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練掌握通用學(xué)習(xí)能力，解決小樣本過擬合問題：①預(yù)學(xué)習(xí)通用初始參數(shù)（如MAML），新任務(wù)僅需少量樣本微調(diào)；②學(xué)習(xí)樣本度量方式（如原型網(wǎng)絡(luò)），直接用少量樣本分類；③降低新任務(wù)學(xué)習(xí)難度，提升泛化。3.什么是PromptLearning？如何支持小樣本學(xué)習(xí)？答：PromptLearning通過設(shè)計(jì)自然語言指令引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型輸出，無需微調(diào)。支持小樣本的邏輯：①利用預(yù)訓(xùn)練模型通用知識(shí)，Prompt提供任務(wù)上下文；②Few-shotPrompt包含少量示例，幫助模型理解任務(wù)模式；③樣本效率高，僅需5-10個(gè)示例即可完成任務(wù)。4.列舉3種小樣本方法及原理答：①M(fèi)AML：基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)，預(yù)學(xué)習(xí)通用初始參數(shù)，新任務(wù)快速微調(diào)；②原型網(wǎng)絡(luò)：計(jì)算每類樣本均值（原型），新樣本按距離原型分類；③PromptLearning：設(shè)計(jì)指令+少量示例，模型通過上下文學(xué)習(xí)輸出結(jié)果，無需微調(diào)。六、討論題（共2題，每題5分，共10分）1.實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇小樣本方法？需考慮哪些因素？答：選擇需結(jié)合場景：①任務(wù)類型：NLP選PromptLearning，CV選元學(xué)習(xí)/度量方法；②樣本量：N<5選Zero-shot/Prompt，N=5-50選元學(xué)習(xí)；③資源：有大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型選Prompt，資源有限選輕量元學(xué)習(xí)；④任務(wù)復(fù)雜度：簡單分類選原型網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜任務(wù)選MAML；⑤部署：需快速部署選Prompt，需定制化選元學(xué)習(xí)微調(diào)。2.PromptEngineering在小樣本NLP中的關(guān)鍵技巧及注意事項(xiàng)答：技巧：①清晰性：明確任務(wù)目標(biāo)（如“分