2025校招：大模型开发面试题及答案

2025校招：大模型开发面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的深度学习框架？A.MySQLB.TensorFlowC.ExcelD.Word2.大模型训练时常用的优化算法是？A.牛顿法B.梯度下降法C.贪心算法D.回溯算法3.以下哪种数据类型常用于表示文本？A.整数B.浮点数C.字符串D.布尔值4.自然语言处理中，分词的作用是？A.增加文本长度B.把文本拆成词语C.改变文本语义D.统计文本字数5.大模型的预训练任务通常是？A.图像分类B.无监督学习C.强化学习D.监督学习6.以下哪个不是大模型的评估指标？A.准确率B.召回率C.沸点D.F1值7.深度学习中，激活函数的作用是？A.加速计算B.引入非线性C.减少参数D.提高精度8.大模型的数据来源不包括？A.网络文本B.传感器数据C.虚构故事D.书籍文献9.模型压缩的目的是？A.增加模型复杂度B.减少模型占用空间C.提高训练时间D.降低数据质量10.以下哪个是大模型推理的步骤？A.数据采集B.模型训练C.输入数据得到输出D.数据标注多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型开发中常用的编程语言有？A.PythonB.JavaC.C++D.Ruby2.以下属于大模型应用场景的有？A.智能客服B.图像生成C.自动驾驶D.天气预报3.深度学习中的正则化方法有？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.归一化4.大模型训练所需的资源有？A.大量数据B.高性能GPUC.专业算法D.高速网络5.自然语言处理的任务包括？A.机器翻译B.文本分类C.情感分析D.语音识别6.大模型的优势有？A.强大的泛化能力B.可解释性强C.能处理复杂任务D.训练成本低7.模型评估的数据集有？A.训练集B.验证集C.测试集D.全集8.大模型开发的流程包括？A.数据准备B.模型选择C.模型训练D.模型部署9.以下哪些是大模型的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据标注C.数据增强D.数据可视化10.大模型的局限性有？A.计算资源需求大B.数据隐私问题C.可能产生错误输出D.训练时间长判断题（每题2分，共10题）1.大模型只能处理文本数据。（）2.深度学习框架都需要收费使用。（）3.模型训练和推理是同一个过程。（）4.正则化可以防止模型过拟合。（）5.自然语言处理不需要考虑语义信息。（）6.大模型的参数越多越好。（）7.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）8.模型评估只需要一个指标。（）9.大模型开发不需要考虑成本。（）10.模型压缩会降低模型性能。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型开发中数据清洗的重要性。2.什么是大模型的微调？3.列举两种大模型的评估指标并说明其含义。4.大模型训练时如何防止过拟合？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型在医疗领域的应用前景和挑战。2.谈谈大模型开发中数据隐私和安全的重要性及应对措施。3.分析大模型可解释性的意义和目前面临的困难。4.探讨大模型与小模型的优缺点对比。答案单项选择题1.B2.B3.C4.B5.B6.C7.B8.C9.B10.C多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.AC7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABCD判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.×10.×简答题1.数据清洗可去除噪声、错误数据，保证数据质量。提高模型训练效率和准确性，避免错误数据影响模型性能，使模型能学习到有效信息。2.大模型微调是在预训练模型基础上，用特定领域的少量数据进一步训练，让模型适应新任务，提升特定任务表现。3.准确率：预测正确的样本占总样本的比例，反映整体预测正确程度；召回率：正样本中被正确预测的比例，衡量模型找到正样本的能力。4.可采用正则化（L1、L2正则化）、Dropout方法，增加训练数据、使用验证集提前停止训练，也可进行数据增强。讨论题1.前景：辅助诊断、医学研究等。挑战：数据隐私保护、模型可靠性验证、专业知识融合难。2.重要性：保护用户权益，避免数据泄露。措施：数据加密、匿名化处理、访问控制，遵守法规。3.意