2026秋招：大模型開發(fā)面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種優(yōu)化器常用于大模型訓(xùn)練？A.AdagradB.AdamC.RMSPropD.SGD2.大模型中的多頭注意力機(jī)制的“頭”數(shù)主要影響：A.模型的可解釋性B.模型的計(jì)算速度C.模型的并行能力D.模型的參數(shù)量3.以下哪個(gè)不是大模型預(yù)訓(xùn)練常用的損失函數(shù)？A.MSEB.Cross-EntropyC.PerplexityD.L1損失4.大模型微調(diào)時(shí)，凍結(jié)部分層的主要目的是：A.減少內(nèi)存使用B.加快訓(xùn)練速度C.防止過(guò)擬合D.以上都是5.大模型推理時(shí)，使用量化技術(shù)的主要好處是：A.提高推理精度B.減少內(nèi)存占用C.增加模型復(fù)雜度D.增強(qiáng)模型泛化能力6.以下哪種數(shù)據(jù)集常用于大模型訓(xùn)練？A.CIFAR-10B.ImageNetC.WikipediaD.MNIST7.大模型的上下文長(zhǎng)度通常指：A.輸入序列的最大長(zhǎng)度B.輸出序列的最大長(zhǎng)度C.模型的層數(shù)D.模型的隱藏層維度8.以下哪個(gè)庫(kù)常用于大模型的分布式訓(xùn)練？A.NumPyB.PyTorchDDPC.PandasD.Scikit-learn9.大模型訓(xùn)練中，學(xué)習(xí)率衰減的主要作用是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.使模型收斂更穩(wěn)定D.增加模型的泛化能力10.大模型中的位置編碼主要是為了：A.增強(qiáng)模型的記憶能力B.讓模型能夠處理序列的順序信息C.減少模型的參數(shù)量D.提高模型的并行計(jì)算能力多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練可能面臨的問(wèn)題有：A.梯度消失B.梯度爆炸C.過(guò)擬合D.內(nèi)存不足2.以下哪些技術(shù)可用于大模型的壓縮？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.隨機(jī)失活3.大模型的評(píng)估指標(biāo)包括：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.困惑度4.大模型微調(diào)的策略有：A.全量微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.LoRA微調(diào)D.提示學(xué)習(xí)5.常見的大模型架構(gòu)有：A.TransformerB.RNNC.LSTMD.GPT架構(gòu)6.大模型訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括：A.分詞B.歸一化C.填充D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)7.大模型推理優(yōu)化的方法有：A.模型量化B.剪枝C.并行推理D.批處理推理8.以下哪些是大模型在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用？A.機(jī)器翻譯B.文本生成C.情感分析D.圖像識(shí)別9.大模型訓(xùn)練的硬件資源有：A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA10.大模型的訓(xùn)練超參數(shù)包括：A.學(xué)習(xí)率B.批次大小C.訓(xùn)練輪數(shù)D.隱藏層維度判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時(shí)，批次大小越大越好。（）2.所有大模型都需要進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。（）3.大模型的參數(shù)量越多，性能一定越好。（）4.量化技術(shù)會(huì)降低大模型的推理精度。（）5.大模型微調(diào)時(shí)，不需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。（）6.多頭注意力機(jī)制可以提高模型的并行計(jì)算能力。（）7.大模型訓(xùn)練中，學(xué)習(xí)率可以一直保持不變。（）8.大模型只能處理文本數(shù)據(jù)。（）9.模型剪枝會(huì)減少大模型的參數(shù)量。（）10.大模型的上下文長(zhǎng)度越長(zhǎng)，處理長(zhǎng)序列的能力越強(qiáng)。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述大模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的區(qū)別。預(yù)訓(xùn)練是在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)通用特征，微調(diào)則是在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，用少量有標(biāo)注的特定任務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)整模型，使其適應(yīng)具體任務(wù)。2.什么是大模型的量化技術(shù)？量化技術(shù)是將模型的參數(shù)和計(jì)算從高精度（如32位浮點(diǎn)數(shù)）轉(zhuǎn)換為低精度（如8位整數(shù)），以減少內(nèi)存占用和計(jì)算量，提高推理速度。3.大模型訓(xùn)練中如何防止過(guò)擬合？可采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加數(shù)據(jù)多樣性，使用正則化方法如L1、L2正則，還可采用隨機(jī)失活、早停策略，或凍結(jié)部分層微調(diào)。4.簡(jiǎn)述大模型中多頭注意力機(jī)制的作用。多頭注意力機(jī)制能讓模型從不同子空間捕獲序列信息，增強(qiáng)模型對(duì)不同特征的捕捉能力，提高并行計(jì)算能力，提升模型性能。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)。大模型在實(shí)際應(yīng)用中面臨計(jì)算資源需求大、推理速度慢、數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，且可解釋性差，難以將結(jié)果應(yīng)用于關(guān)鍵決策。2.談?wù)劥竽Ｐ驮诓煌I(lǐng)域的應(yīng)用前景。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域可用于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作；醫(yī)療領(lǐng)域輔助診斷；金融領(lǐng)域用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，能提高各領(lǐng)域效率和質(zhì)量。3.如何選擇適合大模型訓(xùn)練的硬件資源？要考慮任務(wù)規(guī)模和復(fù)雜度，小型任務(wù)可用CPU，大規(guī)模訓(xùn)練選GPU或TPU，對(duì)實(shí)時(shí)性要求高且資源受限場(chǎng)景可考慮FPGA。4.討論大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)能讓模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確特征，減少噪聲干擾，提高模型性能和泛化能力，避免因數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致的錯(cuò)誤結(jié)果。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.B9.C10.B多項(xiàng)選擇題1.