2026秋招：大模型開發(fā)題目及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個不是常見的大模型訓(xùn)練框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.JAX2.大模型的參數(shù)通常存儲在：A.磁盤B.內(nèi)存C.緩存D.寄存器3.自注意力機(jī)制最早出現(xiàn)在：A.BERTB.GPTC.TransformerD.ELMo4.大模型微調(diào)時常用的方法是：A.全量參數(shù)微調(diào)B.凍結(jié)部分層微調(diào)C.隨機(jī)微調(diào)D.不微調(diào)5.以下哪種優(yōu)化器常用于大模型訓(xùn)練？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad6.大模型推理時為了提高速度可采用：A.量化B.增加參數(shù)C.增加層數(shù)D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)7.大模型的數(shù)據(jù)并行是指：A.多個GPU處理不同數(shù)據(jù)B.多個GPU處理相同數(shù)據(jù)C.多個CPU處理不同數(shù)據(jù)D.多個CPU處理相同數(shù)據(jù)8.大模型中用于文本生成的損失函數(shù)常為：A.MSEB.Cross-EntropyC.HuberD.MAE9.以下哪個是大模型預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)？A.提高推理速度B.學(xué)習(xí)通用語言知識C.減少參數(shù)數(shù)量D.增加模型層數(shù)10.減少大模型過擬合可采用：A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.增加模型復(fù)雜度C.減少正則化D.提高學(xué)習(xí)率多項選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)來源可以有：A.新聞文章B.社交媒體數(shù)據(jù)C.學(xué)術(shù)論文D.小說2.大模型的評估指標(biāo)包括：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.困惑度3.以下哪些技術(shù)可用于大模型壓縮？A.剪枝B.量化C.蒸餾D.增加層數(shù)4.大模型的應(yīng)用場景有：A.智能客服B.機(jī)器翻譯C.圖像識別D.文本摘要5.訓(xùn)練大模型時可能遇到的問題有：A.梯度消失B.梯度爆炸C.過擬合D.欠擬合6.大模型的架構(gòu)類型有：A.編碼器架構(gòu)B.解碼器架構(gòu)C.編碼器-解碼器架構(gòu)D.循環(huán)架構(gòu)7.大模型訓(xùn)練中的超參數(shù)有：A.學(xué)習(xí)率B.批次大小C.訓(xùn)練輪數(shù)D.激活函數(shù)8.大模型推理優(yōu)化的方法有：A.模型量化B.模型剪枝C.并行計算D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)9.以下哪些是大模型的優(yōu)點？A.強(qiáng)大的語言理解能力B.泛化能力強(qiáng)C.可解釋性好D.訓(xùn)練成本低10.用于大模型的硬件有：A.GPUB.TPUC.FPGAD.CPU判斷題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練時數(shù)據(jù)越多越好，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）2.自注意力機(jī)制能有效捕捉長距離依賴關(guān)系。（）3.大模型推理速度只與硬件有關(guān)。（）4.大模型微調(diào)后性能一定比預(yù)訓(xùn)練模型好。（）5.增加模型層數(shù)一定能提高大模型性能。（）6.大模型訓(xùn)練時采用隨機(jī)梯度下降一定會收斂。（）7.數(shù)據(jù)并行可以提高大模型訓(xùn)練效率。（）8.大模型的困惑度越低表示性能越好。（）9.大模型的可解釋性很強(qiáng)。（）10.大模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的目標(biāo)是一樣的。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)并行和模型并行的區(qū)別。數(shù)據(jù)并行是多個設(shè)備處理不同數(shù)據(jù)，梯度匯總更新模型；模型并行是將模型拆分到不同設(shè)備，每個設(shè)備處理模型的一部分，數(shù)據(jù)在設(shè)備間流轉(zhuǎn)共同完成計算，以提升大規(guī)模模型訓(xùn)練效率。2.大模型微調(diào)的作用是什么？微調(diào)可讓預(yù)訓(xùn)練大模型適應(yīng)特定任務(wù)。利用已有通用知識，在少量特定數(shù)據(jù)上調(diào)整參數(shù)，能快速提升模型在該任務(wù)上的表現(xiàn)，節(jié)省訓(xùn)練成本和時間。3.列舉兩種大模型壓縮的方法及原理。剪枝：去除模型中對輸出影響小的連接或神經(jīng)元，減少冗余參數(shù)。量化：將高精度參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度表示，降低存儲和計算需求，不顯著損失性能。4.大模型評估時常用的困惑度是什么含義？困惑度衡量模型預(yù)測的不確定性。值越低，模型對數(shù)據(jù)越有把握，預(yù)測越準(zhǔn)確，能反映模型對語言的理解和生成能力，是評估語言模型性能的重要指標(biāo)。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型訓(xùn)練成本高的原因及可能的解決辦法。原因：數(shù)據(jù)收集處理難、硬件算力需求高、訓(xùn)練時間長。辦法：優(yōu)化算法提高效率，采用模型壓縮技術(shù)減少參數(shù)，利用開源數(shù)據(jù)和模型降低成本，探索分布式計算提升并行度。2.談?wù)劥竽Ｐ驮诓煌袠I(yè)的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。前景：醫(yī)療輔助診斷、金融風(fēng)險評估、教育個性化輔導(dǎo)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，不同行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)差異大，模型可解釋性和可靠性要求高，應(yīng)用成本不菲。3.如何平衡大模型的性能與可解釋性？可采用模型蒸餾，將大模型知識轉(zhuǎn)移到小模型以提高可解釋性；也可使用局部可解釋模型，在保證性能的同時對模型局部決策給出解釋；還可結(jié)合規(guī)則和統(tǒng)計方法提升整體可解釋性。4.討論大模型未來的發(fā)展趨勢。未來大模型會更高效，如優(yōu)化訓(xùn)練方法、壓縮模型；應(yīng)用更廣泛深入，拓展到更多領(lǐng)域；跨模態(tài)融合加強(qiáng)，結(jié)合圖像、語音等；且會更注重倫理和安全，保障數(shù)據(jù)與使用規(guī)范。答案單項選擇題1.C2.B3.C4.B5.B6.A7.A8.B9.B10.A多項選擇