2025大模型开发校招题目及答案

2025大模型开发校招题目及答案

一、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.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSprop2.大模型中常用的激活函数是？A.sigmoidB.tanhC.ReLUD.linear3.以下哪个不是大模型的评估指标？A.准确率B.召回率C.困惑度D.梯度4.大模型训练时使用的数据并行是指？A.数据分块并行计算B.模型分块并行计算C.不同设备训练不同模型D.以上都不对5.大模型的预训练任务通常是？A.图像分类B.语言生成C.无监督学习D.强化学习6.哪个深度学习框架常用于大模型开发？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NumpyD.Pandas7.大模型中的多头注意力机制主要作用是？A.增加模型复杂度B.捕捉不同方面的信息C.减少计算量D.提高训练速度8.大模型训练时容易出现的问题是？A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.以上都是9.以下哪种技术可用于大模型的量化？A.剪枝B.蒸馏C.低比特量化D.数据增强10.大模型微调是指？A.重新训练整个模型B.只训练部分层C.改变模型结构D.增加训练数据二、多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型开发中常用的数据集有？A.ImageNetB.CIFAR-10C.GLUED.SQuAD2.以下属于大模型架构的有？A.ResNetB.TransformerC.GPTD.BERT3.大模型训练的加速方法有？A.混合精度训练B.模型并行C.数据并行D.梯度累积4.大模型评估时可能用到的指标有？A.F1分数B.平均精度C.均方误差D.交叉熵损失5.大模型中的正则化方法有？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.早停6.大模型的数据预处理步骤可能包括？A.归一化B.分词C.数据增强D.编码7.以下哪些技术可用于大模型压缩？A.知识蒸馏B.模型剪枝C.量化D.特征选择8.大模型训练时的超参数有？A.学习率B.批量大小C.迭代次数D.优化器类型9.大模型在自然语言处理中的应用有？A.文本分类B.机器翻译C.问答系统D.图像识别10.大模型开发中可能用到的硬件有？A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA三、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.多头注意力机制可以提高模型的表达能力。（）3.大模型只能用于自然语言处理。（）4.数据并行和模型并行不能同时使用。（）5.模型剪枝会降低模型的性能。（）6.大模型的预训练通常使用有监督学习。（）7.混合精度训练可以减少内存使用。（）8.梯度累积可以增加有效批量大小。（）9.大模型微调时不需要调整超参数。（）10.大模型评估指标中准确率越高模型越好。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型中多头注意力机制的原理。多头注意力机制将输入进行多个不同的线性变换，得到多个查询、键和值，分别计算注意力分数，最后将结果拼接并线性变换输出，能捕捉不同方面信息。2.大模型训练时梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方法。原因：激活函数、网络深度等。解决方法：使用合适激活函数如ReLU，采用梯度裁剪、批量归一化等。3.什么是大模型的量化，有什么作用？量化是将模型参数和计算从高精度转换为低精度。作用是减少模型大小和计算量，提高推理速度，降低存储和计算成本。4.简述大模型微调的步骤。步骤：准备微调数据集，选择合适预训练模型，冻结部分层，调整超参数，使用微调数据训练模型。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型开发中数据质量对模型性能的影响。数据质量影响大。高质量数据可使模型学习到有效特征，提升泛化能力；低质量数据含噪声、错误，会使模型性能下降，出现过拟合等问题。2.谈谈大模型在实际应用中的挑战和机遇。挑战：计算资源需求大、数据隐私安全、可解释性差等。机遇：在多领域有强大应用潜力，如医疗、金融等，推动行业发展。3.讨论大模型压缩技术对模型部署的意义。可减少模型大小和计算量，降低存储和计算成本，使模型能在资源受限设备部署，提高部署效率和灵活性，扩大应用范围。4.如何评估大模型的可解释性，可解释性对大模型应用有何重要性？可通过特征重要性分析、决策树可视化等评估。重要性在于让用户信任模型，在医疗、金融等领域，能辅助决策，避免潜在风险。答案单项选择题答案1.C2.C3.D4.A5.C6.B7.B8.D9.C10.B多项选择题答案1.ACD2.BCD3.ABCD4.ABCD5.