2026大模型开发秋招面试题及答案

2026大模型开发秋招面试题及答案

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.MySQLD.JAX2.大模型中常用的激活函数是？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.以上都是3.自注意力机制最早出现在哪个模型中？A.BERTB.GPTC.TransformerD.ELMo4.数据并行和模型并行的区别是？A.数据并行分割数据，模型并行分割模型B.数据并行分割模型，模型并行分割数据C.两者都分割数据D.两者都分割模型5.大模型微调时常用的方法是？A.全量参数微调B.LoRAC.不调整参数D.随机调整参数6.以下哪种优化器常用于大模型训练？A.AdamB.SGDC.RMSPropD.Adagrad7.大模型的推理过程是指？A.模型训练过程B.模型评估过程C.模型生成输出的过程D.模型数据预处理过程8.哪种数据集适合训练大语言模型？A.图像数据集B.文本数据集C.音频数据集D.视频数据集9.大模型中的多头注意力机制作用是？A.减少计算量B.增加模型复杂度C.从不同子空间捕捉特征D.加快训练速度10.大模型训练时使用的梯度累积是为了？A.减少内存使用B.增加学习率C.减少训练时间D.提高模型精度多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型的应用场景包括？A.智能客服B.机器翻译C.图像生成D.医疗诊断2.以下哪些技术可以提升大模型性能？A.模型量化B.混合精度训练C.模型剪枝D.数据增强3.大模型训练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.大模型的评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.困惑度5.以下属于大语言模型的有？A.ChatGPTB.StableDiffusionC.LlamaD.BLOOM6.大模型的架构设计原则包括？A.模块化B.可扩展性C.高效性D.鲁棒性7.大模型训练时数据预处理步骤有？A.数据清洗B.数据标注C.数据分块D.数据归一化8.大模型推理加速的方法有？A.模型蒸馏B.模型压缩C.硬件加速D.算法优化9.大模型训练需要考虑的资源有？A.计算资源B.存储资源C.网络资源D.人力资源10.大模型的发展趋势包括？A.多模态融合B.轻量化C.个性化定制D.开源化判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练只需要大量的数据，不需要考虑计算资源。（）2.自注意力机制在处理长序列时效果较差。（）3.大模型微调只能调整部分参数。（）4.模型量化会降低模型的精度。（）5.大模型训练过程中不需要进行数据验证。（）6.多头注意力机制的头数越多越好。（）7.梯度累积可以减少训练时间。（）8.大模型的推理过程不需要消耗计算资源。（）9.数据增强只适用于图像数据。（）10.大模型的评估指标只看准确率就行。（）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原理。数据并行将数据分割，不同设备处理不同数据子集，梯度汇总更新模型；模型并行把模型分割，不同设备处理不同部分，依次计算梯度更新。2.什么是大模型微调，有什么作用？大模型微调是在预训练模型基础上，用特定任务数据进一步训练。可让模型快速适配新任务，提升性能，减少训练成本。3.列举三种提升大模型推理速度的方法。可采用模型蒸馏，压缩模型；进行模型量化，减少计算量；利用硬件加速，如GPU、TPU提升运算速度。4.大模型训练时如何防止过拟合？可采用数据增强扩充数据，使用正则化方法约束参数，进行早停策略避免过度训练，还可进行模型剪枝简化模型。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与挑战。机遇：辅助诊断、医学研究等。挑战：数据隐私保护难，医疗数据标注成本高，模型结果解释性差，需严格监管认证。2.谈谈大模型的发展对就业市场的影响。带来新岗位如大模型开发、微调工程师等；对传统岗位技能要求提升；部分简单重复工作可能被替代，需从业者提升技能。3.分析大模型训练中计算资源和数据资源的重要性。计算资源是训练基础，强大计算力可加快训练、支持复杂模型；数据资源是模型学习知识的源泉，高质量、大规模数据助模型提升性能，二者缺一不可。4.探讨大模型在多模态融合方面的发展前景。前景广阔，可实现图像、文本、音频等多模态交互，用于智能安防、自动驾驶、娱乐等领域，让智能系统更智能、自然地理解和处理信息。答案单项选择题1.C2.D3.C4.A5.B6.A7.C8.B9.C10.A多项选择题1.ABC