2025大模型开发招聘笔试题及答案

2025大模型开发招聘笔试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个不是常见的大模型训练框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.HadoopD.JAX2.大模型训练中常用的优化算法是？A.AdaGradB.SGDC.AdamD.RMSProp3.哪种数据格式常用于大模型数据存储？A.CSVB.JSONC.TFRecordD.XML4.大模型微调时通常调整的是？A.所有参数B.部分参数C.不调整参数D.仅调整输入层参数5.以下哪个是大模型的评估指标？A.F1分数B.基尼系数C.夏普比率D.变异系数6.大模型推理时主要关注的是？A.训练速度B.内存占用C.数据多样性D.模型复杂度7.用于文本生成的大模型架构常基于？A.CNNB.RNNC.TransformerD.LSTM8.大模型训练时数据并行的作用是？A.提高数据质量B.减少训练时间C.增加模型深度D.降低过拟合9.以下哪个不是大模型的应用场景？A.图像识别B.天气预报C.智能客服D.机器翻译10.大模型中的注意力机制主要用于？A.减少参数数量B.增强特征提取C.提高泛化能力D.处理长序列依赖二、多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型训练可能面临的问题有？A.过拟合B.梯度消失C.数据不平衡D.训练时间长2.常见的大模型预训练任务有？A.掩码语言模型B.下一句预测C.图像分类D.目标检测3.大模型推理优化方法包括？A.模型量化B.剪枝C.知识蒸馏D.数据增强4.大模型开发中常用的编程语言有？A.PythonB.JavaC.C++D.R5.以下哪些是大模型的数据来源？A.网页数据B.书籍文本C.社交媒体数据D.传感器数据6.大模型评估的维度包括？A.准确性B.效率C.可解释性D.鲁棒性7.大模型的部署方式有？A.本地部署B.云端部署C.边缘部署D.分布式部署8.大模型训练中的超参数有？A.学习率B.批量大小C.迭代次数D.卷积核大小9.大模型在自然语言处理中的应用有？A.文本分类B.情感分析C.信息抽取D.文本摘要10.大模型开发中需要考虑的伦理问题有？A.隐私保护B.算法偏见C.数据安全D.模型可解释性三、判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练时数据越多越好，不需要进行数据筛选。（）2.大模型推理的速度只与硬件有关。（）3.所有大模型都需要进行预训练。（）4.模型量化会降低模型的准确性。（）5.大模型开发中不需要关注数据的版权问题。（）6.注意力机制只能用于自然语言处理。（）7.大模型训练时可以不使用验证集。（）8.剪枝可以减少大模型的参数数量。（）9.大模型的泛化能力只取决于模型的复杂度。（）10.云端部署大模型不需要考虑网络延迟。（）四、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。数据并行是将数据分割到多个设备，每个设备运行完整模型，梯度汇总更新；模型并行是将模型分割到多个设备，数据依次通过各部分模型，适合超大模型。2.大模型微调的步骤有哪些？先准备好预训练模型和微调数据集，冻结部分参数，选择合适优化器和损失函数，然后进行微调训练，最后评估微调后模型性能。3.列举三种大模型推理优化的方法。模型量化，降低数据精度减少计算量；剪枝，去除不重要参数；知识蒸馏，用小模型学习大模型知识。4.大模型开发中如何处理数据不平衡问题？可采用过采样少数类、欠采样多数类、使用加权损失函数，还可生成合成数据如SMOTE算法来处理。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型在医疗领域应用的机遇和挑战。机遇：辅助诊断、医学影像分析等提高效率与准确性。挑战：数据隐私保护难，模型可解释性差，医疗数据标注成本高。2.谈谈大模型对就业市场的影响。一方面创造新岗位如大模型开发、维护等；另一方面部分重复性工作可能被替代，促使从业者提升技能适应新需求。3.分析大模型训练中过拟合的原因及解决办法。原因：模型复杂、数据少等。解决办法：增加数据、正则化、早停策略、简化模型结构等。4.讨论大模型的可解释性对其应用的重要性。可解释性让用户理解模型决策依据，增加信任度，在医疗、金融等领域可保障决策安全，利于发现模型偏见与漏洞。答案一、单项选择题1.C2.C3.C4.B5.A6.B7.C8.B9.B10.D二、多项选择题1.ABCD2.A