2026秋招：大模型開發(fā)真題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是大模型訓(xùn)練常用的優(yōu)化器？A.AdamB.SGDC.AdaBoostD.RMSprop2.大模型中常用的激活函數(shù)ReLU的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.引入非線性C.減少參數(shù)數(shù)量D.提高訓(xùn)練速度3.哪種數(shù)據(jù)類型在大模型訓(xùn)練中應(yīng)用較少？A.文本B.圖像C.音頻D.二進(jìn)制代碼4.大模型微調(diào)的目的是？A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.適應(yīng)特定任務(wù)C.增加模型規(guī)模D.提高泛化能力5.模型量化主要是為了？A.提高準(zhǔn)確率B.減少存儲(chǔ)空間和計(jì)算量C.增加模型可解釋性D.提高數(shù)據(jù)安全性6.以下哪個(gè)不是大模型評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.壓縮率D.F1值7.自注意力機(jī)制在大模型中的作用是？A.記憶長期依賴關(guān)系B.進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化C.減少過擬合D.加速反向傳播8.大模型訓(xùn)練時(shí)常用的并行策略不包括？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.算法并行D.流水線并行9.NLP大模型中詞嵌入的作用是？A.把文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量B.進(jìn)行文本分類C.實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯D.壓縮文本數(shù)據(jù)10.大模型中Dropout層的作用是？A.提高模型的擴(kuò)展性B.防止過擬合C.加快訓(xùn)練速度D.提高模型的魯棒性多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.大模型訓(xùn)練可能面臨的問題有？A.數(shù)據(jù)稀疏B.過擬合C.梯度消失或爆炸D.訓(xùn)練資源不足2.大模型推理優(yōu)化的方法有？A.模型量化B.剪枝C.緩存機(jī)制D.異步推理3.適合大模型應(yīng)用的場景有？A.智能客服B.圖像生成C.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測D.自動(dòng)駕駛決策4.大模型中的注意力機(jī)制包括？A.全局注意力B.局部注意力C.多頭注意力D.自我注意力5.訓(xùn)練大模型所需的數(shù)據(jù)特征有？A.大量性B.多樣性C.準(zhǔn)確性D.實(shí)時(shí)性6.在大模型開發(fā)中，關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注正確的是？A.標(biāo)注質(zhì)量影響模型性能B.可采用眾包方式標(biāo)注C.僅適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)D.標(biāo)注后數(shù)據(jù)可直接使用7.大模型的可解釋性方法有？A.特征重要性分析B.決策樹可視化C.層相關(guān)性傳播D.注意力熱力圖8.大模型框架可包含以下哪些組件？A.數(shù)據(jù)加載器B.模型定義C.損失函數(shù)D.優(yōu)化器9.大模型訓(xùn)練過程中可能用到的技巧有？A.學(xué)習(xí)率調(diào)度B.權(quán)值初始化C.批量歸一化D.提前停止10.影響大模型性能的因素包括？A.模型架構(gòu)B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量C.超參數(shù)設(shè)置D.計(jì)算資源判斷題（每題2分，共10題）1.大模型規(guī)模越大，性能就一定越好。（）2.大模型訓(xùn)練只能使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高大模型的泛化能力。（）4.模型壓縮不會(huì)影響大模型的性能。（）5.大模型推理時(shí)不需要進(jìn)行任何優(yōu)化。（）6.自監(jiān)督學(xué)習(xí)在大模型開發(fā)中沒有應(yīng)用。（）7.大模型訓(xùn)練過程中，梯度下降的步數(shù)越多越好。（）8.多模態(tài)大模型可以處理多種類型的數(shù)據(jù)。（）9.大模型的可解釋性與性能是相互促進(jìn)的。（）10.大模型評(píng)估只需考慮準(zhǔn)確率指標(biāo)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大模型開發(fā)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。先收集數(shù)據(jù)，清洗掉錯(cuò)誤、重復(fù)信息。再進(jìn)行標(biāo)注，為監(jiān)督學(xué)習(xí)提供標(biāo)簽。接著做特征工程，提取關(guān)鍵特征。最后按比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。2.什么是大模型的微調(diào)？有什么優(yōu)勢？微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練大模型基礎(chǔ)上，用特定任務(wù)數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練。優(yōu)勢是能快速適應(yīng)新任務(wù)，減少訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求，利用預(yù)訓(xùn)練模型知識(shí)，提升新任務(wù)效果。3.大模型的可解釋性為何重要？有助于理解模型決策過程，提升可信度。在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，可確保模型安全可靠，幫助發(fā)現(xiàn)潛在問題，優(yōu)化模型，符合監(jiān)管要求。4.大模型推理優(yōu)化的意義是什么？能降低計(jì)算資源消耗，減少推理時(shí)間，提高響應(yīng)速度，提升用戶體驗(yàn)。還可降低部署成本，使模型在資源受限設(shè)備上也能高效運(yùn)行。討論題（每題5分，共4題）1.討論大模型訓(xùn)練中過擬合的原因及解決辦法。原因：數(shù)據(jù)量少、模型復(fù)雜、訓(xùn)練迭代次數(shù)多等。解決辦法：增加數(shù)據(jù)量，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)；簡化模型結(jié)構(gòu)；使用正則化方法，如L1、L2正則化；運(yùn)用Dropout層；使用早停策略。2.分析大模型在不同行業(yè)應(yīng)用的挑戰(zhàn)。不同行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)不同，獲取高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)難。行業(yè)對(duì)安全性、可解釋性要求高。如金融需防風(fēng)險(xiǎn)，醫(yī)療要保證準(zhǔn)確性。模型與行業(yè)業(yè)務(wù)流程融合也需大量工作。3.探討大模型開發(fā)中如何平衡性能與可解釋性?？刹捎没旌霞軜?gòu)，融合可解釋模型與復(fù)雜模型。或者選擇適當(dāng)復(fù)雜度模型，結(jié)合特征重要性分析等方法增加解釋性。也可先訓(xùn)練復(fù)雜模型，再提取規(guī)則構(gòu)建可解釋模型。4.談?wù)劥竽Ｐ臀磥戆l(fā)展趨勢。多模態(tài)融合發(fā)展，處理更多類型數(shù)據(jù)。與邊緣計(jì)算結(jié)合，提升終端處理能力。更注重可解釋性和安全性。模型規(guī)模可能會(huì)適度控制，出現(xiàn)更高效訓(xùn)練和推理方法。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.D4.B5.B6.C7.A8.C9.A10.B多項(xiàng)選擇題答案1.