AI 大模型算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型算法工程师岗位招聘考试试卷及答案AI大模型算法工程师岗位招聘考试试卷及答案第一部分：填空题（共10题，每题1分）1.Transformer模型的核心组件包括______、前馈神经网络、残差连接和层归一化。2.BERT模型的两大预训练任务是掩码语言模型（MLM）和______。3.大模型参数高效微调（PEFT）的典型方法是______（低秩适应）。4.Transformer中多头注意力的总维度d_model等于______乘以头数。5.GPT-3.5默认上下文窗口长度为______（单位：token）。6.大模型部署常用推理框架包括TensorRT和______。7.LoRA方法中，通常冻结原模型的______层，仅训练低秩矩阵。8.BPE算法的作用是______。9.大模型推理优化技术包括量化和______。10.GPT系列属于______（自回归/自编码）模型。填空题答案1.自注意力机制2.下一句预测（NSP）3.LoRA4.每个头的维度（head_dim）5.40966.ONNXRuntime7.大部分8.压缩词汇表，优化文本编码效率9.模型蒸馏10.自回归第二部分：单项选择题（共10题，每题2分）1.以下哪种不是PEFT方法？A.LoRAB.FullTuningC.QLoRAD.AdapterTuning2.Transformer自注意力时间复杂度（n为序列长，d为隐藏层维度）：A.O(n²d)B.O(nd²)C.O(n³d)D.O(nd)3.属于自编码模型的是：A.GPTB.BERTC.LLaMAD.Mistral4.大模型量化的主要作用不包括：A.减少内存B.提升速度C.保持精度不变D.降本5.LoRA低秩矩阵r的一般取值：A.1-10B.10-100C.100-1000D.任意6.模型并行的作用是：A.拆分数据B.拆分参数到多GPUC.提升单GPU性能D.减少轮次7.以下是大模型多模态任务的是：A.文本生成B.图像理解C.语音翻译D.以上都是8.INT8量化比FP32量化：A.内存少B.精度高C.速度慢D.无差异9.PromptTuning核心是：A.训练原参数B.训练软提示C.蒸馏D.量化10.Meta发布的开源大模型是：A.LLaMAB.MistralC.FalconD.Qwen单项选择题答案1.B2.A3.B4.C5.A6.B7.D8.A9.B10.A第三部分：多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选/错选不得分）1.大模型预训练任务包括：A.MLMB.CLMC.NSPD.对比学习2.PEFT方法包括：A.LoRAB.QLoRAC.PromptTuningD.AdapterTuning3.推理优化技术包括：A.量化B.蒸馏C.模型并行D.数据并行4.Transformer核心组件包括：A.自注意力层B.前馈网络C.残差连接D.层归一化5.大模型多模态能力涵盖：A.文本生成B.图像理解C.语音合成D.代码生成6.部署常用工具包括：A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.TorchServeD.FastAPI7.训练正则化方法包括：A.权重衰减B.DropoutC.梯度裁剪D.学习率调度8.属于PEFT的开源模型：A.LLaMA-AdapterB.QLoRAC.PromptTuningD.FullTuning9.上下文学习（ICL）特点：A.无需微调B.依赖promptC.需少量示例D.提升泛化10.模型蒸馏作用：A.压缩大小B.保持性能C.提升速度D.降本多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD第四部分：判断题（共10题，每题2分，√/×）1.Transformer自注意力是双向的。（）2.BERT是自回归模型，GPT是自编码模型。（）3.LoRA仅训练低秩矩阵，不更新原参数。（）4.大模型上下文窗口越大性能越好。（）5.量化会略降精度，但提升推理速度。（）6.GPT-4支持多模态输入。（）7.PromptTuning属于PEFT。（）8.大模型训练无需文本预处理。（）9.模型并行可拆分参数到多GPU。（）10.蒸馏小模型推理比原大模型快。（）判断题答案1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.√8.×9.√10.√第五部分：简答题（共4题，每题5分，200字左右）1.简述LoRA的核心思想及优势。2.简述Transformer自注意力计算步骤。3.简述大模型预训练与微调的区别。4.简述大模型推理量化原理及常用方法。简答题答案1.LoRA核心：冻结原模型大部分参数，在关键层（Q/K矩阵）插入低秩矩阵（A、B），仅训练A、B。优势：①参数效率高（仅训原模型0.1%-1%参数）；②部署便捷（A、B可与原模型合并）；③性能接近全微调；④支持多任务快速切换。2.自注意力步骤：①输入生成Q、K、V（Q=XWq，K=XWk，V=XWv）；②Q与K点积，除以√dk得分数；③Softmax得权重；④权重乘V得输出；⑤多头则拼接多输出，再线性变换。3.区别：①目标：预训练学通用知识，微调适配下游任务；②数据：预训练用TB级无标注，微调用MB级标注；③参数：预训练更新所有，微调用PEFT或部分更新；④场景：预训练是基础，微调针对具体任务（分类、生成）。4.量化原理：将参数/激活从高bit（FP32）转低bit（INT8），减少内存/计算。常用方法：①静态量化（预统计激活范围）；②动态量化（实时计算激活范围）；③混合精度（部分层用FP16/INT8，部分保留FP32）。第六部分：讨论题（共2题，每题5分，200字左右）1.如何平衡大模型性能与部署成本？2.上下文学习（ICL）与微调的适用场景？讨论题答案1.平衡策略：①模型选择：优先小参数高效模型（Mistral-7B）或蒸馏小模型；②PEFT：用LoRA/QLoRA减少参数；③量化部署：INT8/FP16量化降内存；④并行训练：模型/数据并行提升效率；⑤云服务：按需用GPU，避免闲置；⑥任务适配：promptlearnin