2026大模型开发招聘面试题及答案

2026大模型开发招聘面试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个不是常见的深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.Keras2.大模型训练中，通常使用的优化算法是？A.梯度下降B.冒泡排序C.选择排序D.插入排序3.以下哪种技术用于处理序列数据？A.CNNB.RNNC.SVMD.KNN4.大模型的参数量通常是指？A.输入数据的数量B.模型中的可训练参数数量C.训练的轮数D.输出的类别数5.预训练模型的主要目的是？A.减少训练时间B.增加数据量C.提高模型复杂度D.降低准确率6.以下哪个是语言模型的评估指标？A.F1分数B.BLEU分数C.召回率D.均方误差7.大模型推理时，以下哪种方式可提高效率？A.增加模型层数B.剪枝和量化C.增加训练数据D.提高学习率8.以下哪种数据增强方法不适用于文本数据？A.同义词替换B.图像旋转C.随机插入D.随机删除9.大模型训练中，防止过拟合的方法是？A.增加模型复杂度B.减少训练数据C.正则化D.提高学习率10.以下哪个是大模型应用场景？A.图像压缩B.语音识别C.数据加密D.数据库备份多项选择题（每题2分，共20分）1.常见的大模型架构有？A.TransformerB.ResNetC.GPTD.BERT2.大模型训练需要考虑的因素有？A.数据质量B.硬件资源C.超参数设置D.模型架构3.以下属于文本生成任务的有？A.机器翻译B.摘要生成C.问答系统D.图像分类4.大模型评估指标包括？A.准确率B.困惑度C.精确率D.ROUGE分数5.可用于大模型加速的技术有？A.分布式训练B.模型并行C.数据并行D.模型蒸馏6.大模型的数据来源可以是？A.互联网文本B.书籍C.社交媒体D.专业文档7.处理大模型中的长序列问题的方法有？A.分层注意力机制B.滑动窗口C.递归神经网络D.稀疏注意力机制8.大模型开发中，数据预处理步骤包括？A.数据清洗B.分词C.归一化D.特征提取9.大模型的局限性包括？A.计算资源需求大B.可解释性差C.数据隐私问题D.泛化能力弱10.以下哪些技术可以用于大模型的微调？A.全量微调B.冻结部分层C.LoRAD.提示学习判断题（每题2分，共20分）1.大模型的参数量越多，性能一定越好。（）2.深度学习框架只能用于大模型开发。（）3.预训练模型不需要进行微调就可以应用于所有任务。（）4.数据并行是将模型不同层分配到不同设备上。（）5.大模型训练时，学习率越大越好。（）6.文本数据不需要进行数据增强。（）7.模型剪枝可以减少模型的参数量。（）8.大模型推理时不需要考虑效率问题。（）9.所有的大模型都可以处理多模态数据。（）10.大模型开发只需要关注模型架构，不需要关注数据。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述大模型中Transformer架构的核心组件。答：核心组件有多头注意力机制，可并行计算不同子空间的注意力；前馈神经网络，对每个位置独立进行非线性变换；位置编码，为输入序列添加位置信息，以捕捉序列顺序。2.大模型训练时，数据质量为什么重要？答：高质量数据能让模型学习到正确模式和规律，若数据有噪声、错误或偏差，会使模型产生错误预测、泛化能力差，影响模型性能和可靠性。3.什么是模型量化？有什么作用？答：模型量化是将模型参数和计算从高精度数据类型转换为低精度。作用是减少模型存储空间和计算量，提高推理速度，降低硬件资源需求。4.简述大模型微调的基本步骤。答：先准备特定任务的数据集，再选择合适预训练模型，接着调整模型部分或全部参数，使用数据集进行训练，最后评估微调后模型性能。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论大模型在医疗领域的应用前景和挑战。答：前景是辅助诊断、药物研发等。挑战有医疗数据隐私保护难，数据标注成本高，模型决策的可解释性需提升，且要符合严格医疗法规。2.如何平衡大模型的性能和计算资源消耗？答：可采用模型剪枝、量化减少参数量和计算量；用模型蒸馏将大模型知识迁移到小模型；还可通过分布式训练、数据并行等提高资源利用率。3.大模型的可解释性为何重要，有哪些提升方法？答：重要性在于让用户理解决策过程，增强信任。提升方法有特征重要性分析、注意力可视化、使用可解释模型架构、基于规则的解释等。4.谈谈大模型对未来就业市场的影响。答：一方面创造新岗位，如大模型研发、微调工程师等；另一方面使部分重复性工作被替代。需人们提升技术能力，适应大模型带来的产业变革。答案单项选择题1.C2.A3.B4.B5.A6.B7.B8.B9.C10.B多项选择题1.A