2025大模型开发校招题库及答案

2025大模型开发校招题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种不是常见的大模型训练架构？A.单机单卡B.单机多卡C.多机单卡D.多机多卡2.大模型微调时，哪种方法通常不需要修改模型的全部参数？A.全量微调B.LoRAC.重新预训练D.从头训练3.下列哪个是常用的大语言模型推理加速技术？A.模型量化B.数据增强C.随机梯度下降D.交叉熵损失4.大模型训练中，BatchNormalization的主要作用是？A.加快收敛速度B.提高模型复杂度C.增加数据多样性D.减少过拟合5.以下哪个是大模型评估的常用指标？A.准确率B.召回率C.BLEU分数D.均方误差6.大模型的数据预处理中，分词的目的是？A.减少数据量B.将文本转换为模型可处理的单元C.提高数据质量D.增加数据维度7.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化奖励B.最小化损失C.增加模型参数D.减少训练时间8.大模型的训练数据通常需要进行？A.归一化B.标准化C.归一化和标准化D.无需处理9.以下哪种优化器常用于大模型训练？A.SGDB.AdamC.AdaGradD.RMSProp10.大模型的可解释性研究主要关注？A.模型的性能B.模型的决策过程C.模型的训练速度D.模型的参数数量二、多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型开发中，数据清洗的操作包括？A.去除重复数据B.处理缺失值C.去除异常值D.数据加密2.常见的大模型压缩方法有？A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.模型融合3.大模型训练过程中可能遇到的问题有？A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.欠拟合4.以下属于大模型应用场景的有？A.智能客服B.图像生成C.机器翻译D.自动驾驶5.大模型的训练资源包括？A.计算资源B.数据资源C.存储资源D.网络资源6.大模型微调的优势有？A.减少训练时间B.降低训练成本C.提高模型性能D.无需预训练模型7.强化学习的要素有？A.智能体B.环境C.奖励D.策略8.大模型评估时，需要考虑的因素有？A.模型性能B.模型复杂度C.模型可解释性D.模型训练时间9.大模型的数据增强方法有？A.随机替换B.随机插入C.随机删除D.数据拼接10.大模型开发中，常用的深度学习框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MXNet三、判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练时，数据量越大越好，不需要考虑数据质量。（）2.模型量化可以减少模型的存储空间和计算量。（）3.大模型的训练过程中，学习率越大越好。（）4.知识蒸馏是一种将大模型的知识迁移到小模型的方法。（）5.大模型的可解释性和性能通常是正相关的。（）6.强化学习中，奖励函数的设计对智能体的学习效果影响不大。（）7.大模型微调时，只需要少量的标注数据。（）8.数据预处理中的归一化和标准化是相同的操作。（）9.大模型训练时，使用多机多卡可以显著提高训练速度。（）10.大模型评估指标中，准确率越高，模型性能一定越好。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型微调的基本原理。利用预训练模型的参数，在特定的小规模数据集上进一步训练，只调整部分参数，使模型适应新的任务，减少训练成本和时间。2.大模型训练中，梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方法。原因：激活函数的导数特性、网络过深等。解决方法：使用合适的激活函数，如ReLU；采用梯度裁剪、批量归一化等技术。3.列举三种大模型评估的常用指标，并说明其适用场景。准确率：适用于分类任务；BLEU分数：用于机器翻译等文本生成任务；均方误差：用于回归任务。4.简述数据增强在大模型开发中的作用。增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力，减少过拟合，使模型在不同数据上都有较好的表现。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型可解释性的重要性及挑战。重要性：利于发现模型缺陷、增强信任。挑战：模型结构复杂、计算量大、难以用简单语言解释决策过程。2.分析大模型训练成本高的原因及可能的解决办法。原因：计算资源、数据收集标注、训练时间长。办法：模型压缩、分布式训练、使用低成本硬件。3.探讨大模型在不同行业应用的机遇和挑战。机遇：提升效率、创新业务。挑战：数据隐私、适配性、专业人才缺乏。4.谈谈大模型未来的发展趋势。会更注重可解释性、低资源消耗，拓展多模态应用，加强与行业的深度融合，提升性能和安全性。答案一、单项选择题1.C2.B3.A4.A5.C6.B7.A8.C9.B10.B二、多项选择题1.ABC2.