2025大模型开发秋招题目及答案

2025大模型开发秋招题目及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种优化器常用于大模型训练？A.AdagradB.AdamC.RMSPropD.以上都是2.大模型训练中，数据并行是指：A.不同设备处理不同数据B.不同设备处理相同数据C.不同层在不同设备D.同一层在不同设备3.以下哪个不是常见的大模型评估指标？A.BLEUB.ROUGEC.F1-scoreD.MSE4.大模型微调时，冻结部分层的目的是：A.减少计算量B.增加模型复杂度C.提高泛化能力D.降低学习率5.自注意力机制中，Q、K、V分别代表：A.查询、键、值B.键、查询、值C.值、查询、键D.查询、值、键6.大模型推理时，以下哪种方法可加速？A.量化B.增加层数C.增加参数D.增加训练数据7.以下哪个库常用于大模型开发？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.NumpyD.Pandas8.大模型训练时，过拟合的表现是：A.训练集和测试集准确率都低B.训练集准确率高，测试集准确率低C.训练集准确率低，测试集准确率高D.训练集和测试集准确率都高9.以下哪种激活函数常用于大模型隐藏层？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax10.大模型中的多头注意力机制作用是：A.减少参数B.增加模型的表达能力C.降低计算量D.提高训练速度多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型训练可能面临的挑战有：A.计算资源不足B.数据质量问题C.模型可解释性差D.训练时间长2.常见的大模型架构有：A.TransformerB.RNNC.LSTMD.GPT系列3.大模型微调的策略包括：A.全量微调B.冻结部分层微调C.提示学习D.基于适配器的微调4.用于大模型数据增强的方法有：A.随机替换B.插入噪声C.数据合成D.数据裁剪5.大模型评估的维度包括：A.准确性B.效率C.鲁棒性D.可解释性6.以下哪些技术可用于大模型压缩？A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.模型融合7.大模型训练中，优化器的作用有：A.更新模型参数B.控制学习率C.加速收敛D.防止过拟合8.大模型应用场景包括：A.文本生成B.图像识别C.语音识别D.智能客服9.大模型训练时，超参数包括：A.学习率B.批量大小C.训练轮数D.模型层数10.以下关于大模型的说法正确的有：A.参数量越大越好B.数据质量影响模型性能C.训练需要大量计算资源D.可用于多种领域判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练时，学习率越大越好。（）2.数据并行可以完全解决大模型训练的计算资源问题。（）3.自注意力机制可以捕捉序列中的长距离依赖。（）4.大模型评估只需要关注准确性指标。（）5.冻结模型所有层进行微调没有意义。（）6.知识蒸馏是一种模型压缩技术。（）7.大模型训练过程中不需要数据预处理。（）8.多头注意力机制会增加模型的计算量。（）9.大模型推理时不需要考虑效率问题。（）10.大模型在所有任务上都比小模型表现好。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型训练中数据并行和模型并行的区别。数据并行是不同设备处理相同模型，不同数据；模型并行是将模型拆分到不同设备，处理相同或不同数据。数据并行侧重数据划分，模型并行侧重模型结构划分。2.大模型微调的作用是什么？微调可让预训练大模型适配特定任务，利用预训练知识提升特定任务性能，减少特定任务训练成本，提高模型在特定领域准确性和泛化能力。3.列举两种大模型压缩的方法并简要说明。剪枝：去除模型中不重要的连接或神经元，减少参数数量。量化：将模型参数从高精度数据类型转换为低精度，降低存储和计算需求。4.大模型评估的主要指标有哪些？有准确性指标如准确率、F1-score；生成任务指标如BLEU、ROUGE；效率指标如推理时间；鲁棒性指标衡量模型在异常输入下表现；可解释性指标评估模型决策过程可理解程度。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型训练中过拟合的原因及解决方法。原因：模型复杂度过高、训练数据少、训练时间长等。解决方法：增加数据、正则化、早停策略、模型剪枝、随机失活等，降低模型复杂度，避免过度学习噪声。2.谈谈大模型在实际应用中的优势和挑战。优势：强大的泛化能力、能处理多种任务、在复杂任务上表现好。挑战：计算资源需求大、数据隐私安全问题、可解释性差、训练和部署成本高。3.如何选择适合大模型训练的优化器？考虑模型规模、数据特点、训练目标等。Adam通用性强，收敛快；Adagrad适合稀疏数据；RMSProp对非平稳目标有效。可先尝试通用优化器，再根据效果调整。4.讨论大模型未来的发展方向。未来可能向更高效训练和推理发展，如开发新算法、硬件优化；增强可解释性和可控性；拓展应用场景，结合多模态数据；注重数据质量和隐私保护。答案单项选择题答案1.D2.A3.D4.A5.A6.A7.A8.B9.C10.B多项选择