AIGC內(nèi)容生成工程師崗位招聘考試試卷及答案填空題（每題1分，共10分）1.Transformer模型的核心組件包括編碼器和______。答案：解碼器2.GPT系列模型屬于______（自回歸/自編碼）模型。答案：自回歸3.Prompt工程中，“few-shotlearning”指______學(xué)習(xí)。答案：少樣本4.StableDiffusion的潛在擴(kuò)散模型中，圖像被壓縮到______空間處理。答案：潛在（latent）5.LoRA是一種______（微調(diào)/預(yù)訓(xùn)練）技術(shù)，用于高效適配大模型。答案：微調(diào)6.AIGC內(nèi)容審核常用的指標(biāo)包括合規(guī)性、______和原創(chuàng)性。答案：準(zhǔn)確性7.MidJourney生成圖像時(shí)，“--ar16:9”參數(shù)用于設(shè)置______。答案：寬高比8.大模型的推理加速技術(shù)中，“量化”是指減少模型______的位數(shù)。答案：參數(shù)（權(quán)重）9.文生視頻模型Sora由______公司開發(fā)。答案：OpenAI10.Prompt中“negativeprompt”的作用是______。答案：排除不想要的內(nèi)容單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于自編碼模型的是？A.GPT-4B.BERTC.Llama2D.StableDiffusion答案：B2.哪項(xiàng)不是Prompt工程的常用技巧？A.角色設(shè)定B.鏈?zhǔn)剿伎糃.模型蒸餾D.示例提供答案：C3.StableDiffusion中，控制圖像內(nèi)容的關(guān)鍵模塊是？A.UNetB.VAEC.CLIP編碼器D.采樣器答案：C4.以下哪個(gè)工具不用于AIGC文本生成？A.ChatGPTB.ClaudeC.DALL-E3D.GeminiAdvanced答案：C5.大模型微調(diào)中，LoRA的優(yōu)勢不包括？A.低參數(shù)量更新B.快速適配C.保持預(yù)訓(xùn)練知識D.無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：D6.文生圖中，“img2img”的核心是？A.輸入圖像生成新圖B.僅用文本生成C.用圖像控制生成風(fēng)格D.生成圖像序列答案：A7.以下哪個(gè)是AIGC內(nèi)容合規(guī)的核心要求？A.生成速度快B.無版權(quán)侵權(quán)C.模型參數(shù)大D.多模態(tài)支持答案：B8.自回歸模型的生成特點(diǎn)是？A.并行生成所有tokenB.逐個(gè)生成token（依賴前文）C.雙向生成tokenD.固定長度生成答案：B9.哪個(gè)模型屬于開源大語言模型？A.GPT-3.5B.Claude3C.Llama2D.GeminiUltra答案：C10.文生視頻中，“TemporalConsistency”指的是？A.幀間內(nèi)容連貫B.圖像分辨率高C.生成速度快D.支持多種格式答案：A多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.Transformer編碼器的主要組件包括？A.多頭注意力B.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.層歸一化D.池化層答案：ABC2.Prompt工程的常用場景包括？A.文本分類B.代碼生成C.圖像生成的文本描述D.模型預(yù)訓(xùn)練答案：ABC3.StableDiffusion的核心組件有？A.VAEB.CLIPC.UNetD.BERT答案：ABC4.AIGC內(nèi)容審核的常用方法包括？A.關(guān)鍵詞過濾B.語義分析C.圖像指紋匹配D.手動審核答案：ABCD5.大模型推理加速技術(shù)包括？A.量化B.剪枝C.蒸餾D.并行計(jì)算答案：ABCD6.以下屬于開源多模態(tài)模型的是？A.Llama2（多模態(tài)版）B.StableDiffusionC.Qwen-VLD.Gemini答案：ABC7.少樣本學(xué)習(xí)（Few-shot）的應(yīng)用場景包括？A.文本生成B.圖像分類C.代碼補(bǔ)全D.模型預(yù)訓(xùn)練答案：ABC8.AIGC工具的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)包括？A.版權(quán)侵權(quán)B.虛假信息C.歧視性內(nèi)容D.隱私泄露答案：ABCD9.文生圖中，控制生成的參數(shù)包括？A.采樣步數(shù)B.CFGScaleC.種子數(shù)D.模型版本答案：ABCD10.大模型微調(diào)的類型包括？A.全參數(shù)微調(diào)B.LoRAC.AdapterD.Freeze答案：ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.Transformer模型是BERT和GPT的基礎(chǔ)架構(gòu)。答案：對2.StableDiffusion是文生圖模型，不支持img2img。答案：錯(cuò)3.LoRA需要更新大模型的所有參數(shù)。答案：錯(cuò)4.Prompt中的“SystemPrompt”用于設(shè)定模型角色或規(guī)則。答案：對5.GPT系列模型是自編碼模型。答案：錯(cuò)6.文生視頻模型Sora支持生成4K分辨率視頻。答案：對7.AIGC內(nèi)容審核僅需檢查文本合規(guī)性，無需檢查圖像/視頻。答案：錯(cuò)8.量化技術(shù)可以減少模型推理時(shí)的內(nèi)存占用。答案：對9.Llama2是閉源大語言模型。答案：錯(cuò)10.多模態(tài)AIGC模型支持文本、圖像、視頻等多輸入輸出。答案：對簡答題（每題5分，共20分）1.簡述Prompt工程的核心思路及常用技巧。答案：Prompt工程核心是通過設(shè)計(jì)清晰、結(jié)構(gòu)化的輸入指令，引導(dǎo)大模型輸出符合預(yù)期的結(jié)果，減少理解偏差。常用技巧：①角色設(shè)定（明確模型定位）；②少樣本學(xué)習(xí)（提供1-5個(gè)示例）；③鏈?zhǔn)剿伎迹ǚ植酵评恚?；④明確約束（控制輸出格式）；⑤負(fù)面提示（排除違規(guī)內(nèi)容）。這些技巧提升輸出準(zhǔn)確性、相關(guān)性與合規(guī)性。2.對比自回歸模型與自編碼模型的差異。答案：自回歸模型（如GPT）單向生成（依賴前文），適合序列生成；自編碼模型（如BERT）雙向生成（利用前后文），適合理解任務(wù)。差異：①信息利用方向（單向vs雙向）；②任務(wù)適配（生成vs理解）；③生成機(jī)制（逐個(gè)tokenvs并行）。3.簡述LoRA微調(diào)技術(shù)的優(yōu)勢及適用場景。答案：LoRA是高效微調(diào)技術(shù)，僅更新少量低秩矩陣（參數(shù)量僅0.1%-1%）。優(yōu)勢：①訓(xùn)練成本低；②適配速度快；③保持預(yù)訓(xùn)練知識。適用場景：資源有限的企業(yè)、多任務(wù)快速切換、行業(yè)模型快速適配。4.簡述AIGC內(nèi)容審核的關(guān)鍵流程。答案：流程分三步：①前置控制（Prompt合規(guī)約束）；②實(shí)時(shí)檢測（關(guān)鍵詞、語義、圖像指紋匹配）；③后置審核（人工復(fù)核+規(guī)則優(yōu)化）。核心是“前置+實(shí)時(shí)+后置”三層防護(hù)，平衡效率與合規(guī)。討論題（每題5分，共10分）1.討論大模型微調(diào)中，LoRA與全參數(shù)微調(diào)的適用場景差異及選擇邏輯。答案：LoRA適合資源有限（單GPU）、多任務(wù)切換場景，成本低但精度稍遜；全參數(shù)微調(diào)適合精度要求極高的復(fù)雜任務(wù)，需大量算力與數(shù)據(jù)。選擇邏輯：優(yōu)先評估資源、任務(wù)復(fù)雜度及迭代速度，平衡成本與效果。若需快速原型或多任務(wù)切換，選LoRA；若需深度行業(yè)