2026秋招：大模型開發(fā)試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.大模型訓練常用的優(yōu)化器是（）A.AdaGradB.AdamC.RMSPropD.SGD2.以下不屬于大模型評估指標的是（）A.BLEUB.ROUGEC.AUCD.Perplexity3.大模型微調時，凍結部分層的目的是（）A.加快訓練速度B.減少內存使用C.防止過擬合D.以上都是4.最常用于文本生成的神經(jīng)網(wǎng)絡結構是（）A.CNNB.RNNC.TransformerD.Autoencoder5.大模型的數(shù)據(jù)并行是指（）A.模型分布到不同設備B.數(shù)據(jù)分割到不同設備C.對數(shù)據(jù)做不同變換D.不同設備使用不同數(shù)據(jù)6.提升大模型泛化能力的方法是（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減小模型規(guī)模C.提高學習率D.減少訓練輪數(shù)7.大模型中多頭注意力機制的作用是（）A.增加模型復雜度B.捕捉不同方面信息C.加快訓練速度D.減少參數(shù)量8.以下哪個工具適合大模型訓練監(jiān)控（）A.TensorBoardB.PyTorchC.Scikit-learnD.Pandas9.大模型在生產(chǎn)環(huán)境部署時，需考慮的因素不包括（）A.成本B.延遲C.語言種類D.吞吐量10.大模型預訓練目標通常是（）A.分類B.生成C.預測D.無監(jiān)督學習任務二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.大模型訓練可能面臨的問題有（）A.過擬合B.梯度消失C.硬件資源不足D.數(shù)據(jù)不均衡2.大模型架構包含的組件有（）A.編碼器B.解碼器C.注意力機制D.全連接層3.可用于大模型推理加速的技術有（）A.模型量化B.知識蒸餾C.并行計算D.剪枝4.大模型數(shù)據(jù)預處理步驟包括（）A.清洗B.分詞C.標注D.歸一化5.訓練大模型需考慮的硬件資源有（）A.GPUB.CPUC.內存D.硬盤6.評估大模型對話系統(tǒng)時的指標有（）A.準確性B.流暢性C.相關性D.多樣性7.影響大模型性能的因素有（）A.數(shù)據(jù)質量B.模型架構C.訓練策略D.優(yōu)化器選擇8.關于大模型微調，正確的是（）A.可在特定任務上提升性能B.微調數(shù)據(jù)量越大越好C.可采用不同學習率微調不同層D.微調時可凍結部分層9.大模型在醫(yī)療領域的應用有（）A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)學影像分析D.病歷書寫10.大模型安全方面的挑戰(zhàn)包括（）A.數(shù)據(jù)隱私B.模型攻擊C.偏見與歧視D.知識產(chǎn)權三、判斷題（每題2分，共20分）1.大模型訓練必須使用GPU。（）2.模型參數(shù)量越大，性能一定越好。（）3.注意力機制只能用于NLP任務。（）4.增加訓練輪數(shù)一定能提升大模型性能。（）5.大模型推理時不需要梯度計算。（）6.數(shù)據(jù)增強可以提高大模型泛化能力。（）7.大模型開發(fā)中所有超參數(shù)都可自動調優(yōu)。（）8.剪枝技術會降低大模型準確性。（）9.大模型生產(chǎn)環(huán)境中可用優(yōu)化器動態(tài)調整參數(shù)。（）10.對抗訓練可以提高大模型的魯棒性。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大模型中知識蒸餾的原理。知識蒸餾是將大的教師模型的知識傳遞給小的學生模型。教師模型復雜、性能好，學生模型簡單、容易部署。通過讓學生模型學習教師模型的輸出概率分布，而非僅僅標注數(shù)據(jù)，使學生模型學習到教師模型的泛化能力，提升自身性能。2.大模型數(shù)據(jù)并行和模型并行的區(qū)別是什么？數(shù)據(jù)并行是將相同模型復制到多個設備，把數(shù)據(jù)分割到設備上進行訓練，設備更新相同的梯度；模型并行是把模型分割到不同設備，數(shù)據(jù)在不同設備的模型部分依次計算，適用于模型參數(shù)量大的情況。3.說明大模型中隨機失活（Dropout）的作用。隨機失活在訓練時隨機丟棄部分神經(jīng)元，防止神經(jīng)元之間過度依賴，減少共適應問題。這樣能避免模型過擬合，使模型在未見過的數(shù)據(jù)上也有較好表現(xiàn)，提升泛化能力，增加模型的魯棒性。4.如何評估大模型生成文本的質量？可從流暢性、準確性、相關性、多樣性等方面評估。流暢性看文本表達自然程度；準確性關注內容是否正確；相關性衡量與輸入的關聯(lián)度；多樣性指生成內容的豐富程度，還可結合人工評估和自動指標如BLEU、ROUGE等。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論大模型在金融領域應用的機遇與挑戰(zhàn)。機遇：可用于風險評估、投資決策、客戶服務等，提高效率和準確性。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問題突出，金融數(shù)據(jù)敏感；模型可解釋性差，難以滿足監(jiān)管要求；訓練和維護成本高。2.談談大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)不平衡的影響及解決辦法。影響：導致模型偏向多數(shù)類，對少數(shù)類預測不準，降低整體性能。解決辦法：可采用數(shù)據(jù)層面的過采樣、欠采樣，或在算法層面調整損失函數(shù)，為少數(shù)類樣本分配更高權重。3.探討大模型在教育領域的應用場景及潛在問題。應用場景：智能輔導、個性化學習計劃制定、自動化評分等。潛在問題：數(shù)據(jù)隱私和安全難以保障，學生信息易泄露；模型可能存在偏見，影響教育公平；難以完全替代教師的情感關懷和互動。4.分析大模型訓練成本高的原因及應對策略。原因：數(shù)據(jù)收集和標注成本高，硬件資源如GPU需求大，訓練時間長能耗高。應對策略：使用開源數(shù)據(jù)集，合理選擇硬件并采用并行計算；優(yōu)化訓練策略如知識蒸餾、剪枝，減少參數(shù)量。答案單項選擇題答案1.B2.C3.D4.C5.B6.A7.B8.A9.C10.D多項