AIGC內(nèi)容生成模型訓練師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.AIGC的全稱是______。2.大語言模型訓練常用優(yōu)化器Adam的改進版是______。3.文本生成任務(wù)訓練常用的標注類型是______標注。4.模型訓練中防止過擬合的方法之一是______（正則化類）。5.微調(diào)預(yù)訓練模型時，常凍結(jié)______層以降低成本。6.StableDiffusion的核心是______擴散過程。7.文本生成自動評估指標除BLEU外，還有______。8.數(shù)據(jù)去重常用______哈希算法（如MD5）。9.多模態(tài)模型需對齊文本與______的特征表示。10.模型部署前減小體積的操作是______。二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下不屬于AIGC訓練師核心職責的是？A.數(shù)據(jù)標注質(zhì)控B.模型推理優(yōu)化C.產(chǎn)品需求對接D.硬件采購2.大語言模型預(yù)訓練的主要目標是？A.特定任務(wù)優(yōu)化B.學習通用語言表示C.提升推理速度D.減小模型體積3.適合文本生成任務(wù)的標注類型是？A.分類標注B.序列標注C.生成式標注D.實體標注4.Batchsize過大會直接導致？A.訓練不穩(wěn)定B.收斂變慢C.內(nèi)存不足D.過擬合5.不屬于AIGC訓練常見數(shù)據(jù)來源的是？A.公開合規(guī)數(shù)據(jù)集B.內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)C.無意義隨機文本D.授權(quán)第三方數(shù)據(jù)6.文本-圖像對齊常用模型是？A.CLIPB.BERTC.GPTD.StableDiffusion7.對話生成主觀評估不包括？A.連貫性B.相關(guān)性C.準確率D.自然度8.屬于模型壓縮技術(shù)的是？A.微調(diào)B.剪枝C.預(yù)訓練D.標注9.AIGC訓練師無需掌握的工具是？A.PyTorchB.TensorFlowC.ExcelD.Photoshop10.數(shù)據(jù)合規(guī)的正確說法是？A.可隨意使用公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)B.需確保數(shù)據(jù)授權(quán)合規(guī)C.數(shù)據(jù)清洗無需隱私處理D.內(nèi)部數(shù)據(jù)可直接訓練三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.AIGC訓練核心環(huán)節(jié)包括？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)標注C.模型訓練D.模型評估2.模型訓練常見損失函數(shù)有？A.交叉熵損失B.MSE損失C.BCE損失D.感知損失3.屬于多模態(tài)AIGC模型的是？A.GPT-4VB.GeminiC.StableDiffusionD.BERT4.數(shù)據(jù)標注質(zhì)控方法有？A.雙標注B.抽樣審核C.規(guī)則培訓D.自動質(zhì)檢5.模型過擬合解決方法有？A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.早停D.增大模型復雜度6.AIGC訓練師需具備的能力包括？A.數(shù)據(jù)處理B.模型調(diào)優(yōu)C.標注管理D.合規(guī)意識7.屬于文本生成模型的是？A.GPT系列B.BERTC.LlamaD.StableDiffusion8.模型部署前準備工作包括？A.模型量化B.性能測試C.合規(guī)檢查D.標注備份9.數(shù)據(jù)清洗常見操作有？A.去重B.去噪C.格式統(tǒng)一D.隱私脫敏10.預(yù)訓練與微調(diào)的正確說法是？A.預(yù)訓練通用學習，微調(diào)任務(wù)特定優(yōu)化B.預(yù)訓練需大量數(shù)據(jù)，微調(diào)需少量數(shù)據(jù)C.預(yù)訓練模型不可微調(diào)D.微調(diào)只能調(diào)整頂層參數(shù)四、判斷題（每題2分，共20分）1.AIGC訓練師無需了解模型推理邏輯。（×）2.標注準確性直接影響模型效果。（√）3.預(yù)訓練模型僅用于NLP任務(wù)。（×）4.學習率越大，模型收斂越快。（×）5.多模態(tài)模型需對齊不同模態(tài)特征。（√）6.所有公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)均可用于訓練。（×）7.模型評估只需自動指標，無需主觀評估。（×）8.量化可減小模型體積并保留大部分性能。（√）9.標注規(guī)則越詳細，質(zhì)量越高。（√）10.微調(diào)模型必須解凍所有預(yù)訓練層。（×）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述AIGC訓練師在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié)的核心職責。答案：核心職責包括：①制定標注規(guī)則，明確任務(wù)要求、格式及質(zhì)量標準；②管理標注團隊，培訓標注員、分配任務(wù)并監(jiān)控進度；③質(zhì)量把控，通過雙標注交叉審核、抽樣質(zhì)檢、自動工具排查錯誤，確保標注準確合規(guī)，為訓練提供高質(zhì)量輸入。2.說明模型微調(diào)的主要步驟。答案：步驟為：①明確任務(wù)需求，確定微調(diào)目標；②準備任務(wù)數(shù)據(jù)，預(yù)處理標注合規(guī)的小批量數(shù)據(jù)；③加載預(yù)訓練模型，凍結(jié)部分底層參數(shù)；④配置訓練參數(shù)（學習率、優(yōu)化器等）；⑤迭代訓練并驗證，用早停防止過擬合；⑥保存最優(yōu)模型，在測試集驗證效果。3.簡述AIGC訓練的數(shù)據(jù)合規(guī)要點。答案：要點包括：①數(shù)據(jù)來源合規(guī)（授權(quán)協(xié)議、公開數(shù)據(jù)集條款）；②隱私保護（脫敏個人信息）；③版權(quán)合規(guī)（避免侵權(quán)數(shù)據(jù)）；④質(zhì)量合規(guī)（無虛假標注）；⑤留存合規(guī)文檔（授權(quán)文件、脫敏記錄）。4.說明模型過擬合的判斷方法及解決思路。答案：判斷：訓練集損失下降但驗證集上升，訓練準確率遠高于驗證集。解決：①增加數(shù)據(jù)量/增強；②正則化（Dropout、L2）；③早停；④簡化模型；⑤清洗噪聲數(shù)據(jù)。六、討論題（每題5分，共10分）1.如何平衡AIGC訓練中的“數(shù)據(jù)量”與“數(shù)據(jù)質(zhì)量”？答案：平衡需三方面：①優(yōu)先保質(zhì)量，小批量高質(zhì)量數(shù)據(jù)比大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)更有效，通過規(guī)則細化、雙標注審核嚴格質(zhì)控；②合理擴充，在質(zhì)量可控下用合規(guī)公開數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)增強（文本替換、圖像翻轉(zhuǎn)）提升多樣性；③動態(tài)調(diào)整，若過擬合則加高質(zhì)量數(shù)據(jù)，欠擬合則擴充數(shù)據(jù)量，結(jié)合正則化平衡兩者，確保泛化能力。2.多模態(tài)AIGC訓練中，文本與圖像對齊的關(guān)鍵挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略？答案：挑戰(zhàn)：①模態(tài)特征異質(zhì)性（文本離散、圖像連續(xù)）；②語義對齊模糊（抽象描述）；③標注成本高。應(yīng)對：①用跨模態(tài)預(yù)訓練模型（CLIP）學習聯(lián)合特征；②對比學習拉近匹配對、拉遠不匹配對；③弱監(jiān)督標注（圖像標簽關(guān)聯(lián)文本）降成本；④數(shù)據(jù)增強（文本生成圖像、圖像生成描述）提升對齊數(shù)據(jù)量。答案匯總一、填空題1.人工智能生成內(nèi)容2.AdamW3.生成式4.Dropout5.預(yù)訓練（底層）6.潛在（Latent）7.ROUGE8.MD5（SHA-256）9.圖像10.量化二、單項選擇題1.D2.B3.C4.C5.C6.A7.C8.B