AI 大模型行业解决方案架构师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型行业解决方案架构师岗位招聘考试试卷及答案AI大模型行业解决方案架构师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.Transformer架构的核心是______机制，实现长距离依赖建模。2.提供示例的Prompt工程方法称为______Prompt。3.存储大模型语义向量的专用数据库是______数据库。4.大模型训练分为预训练、______和推理三个阶段。5.大模型推理优化技术包括量化、剪枝和______。6.金融反欺诈场景依赖______与大模型的结合。7.国内大模型合规核心法规是《______保护法》。8.大模型云原生部署的核心组件是Kubernetes和______。9.LoRA微调仅训练______参数，无需全参数更新。10.知识蒸馏是将大模型知识迁移到______模型的技术。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下不属于大模型推理优化的是？A.量化B.LoRAC.剪枝D.模型并行2.Transformer注意力机制计算权重的关键是？A.词嵌入维度B.缩放点积C.序列长度D.隐藏层大小3.少样本场景最适合的Prompt方法是？A.Zero-shotB.Few-shotC.CoTD.Prompttuning4.向量数据库的主要作用是？A.存储原始文本B.快速检索语义向量C.训练模型D.优化参数5.大模型解决方案设计第一步是？A.选模型B.需求调研C.数据准备D.部署优化6.符合数据合规的做法是？A.用未脱敏客户数据B.敏感数据匿名化C.忽略数据来源D.无限期存数据7.LoRA相比全参数微调的优势是？A.精度更高B.训练成本更低C.支持多模态D.推理更快8.多模态大模型的核心是？A.文本+图像融合B.多模态统一表示C.语音识别D.视频生成9.知识蒸馏的主要目的是？A.提高大模型精度B.降低模型复杂度C.增加参数D.加快训练10.云原生部署的劣势是？A.弹性伸缩B.资源高效C.部署复杂D.易管理三、多项选择题（共10题，每题2分）1.大模型架构关键组件包括？A.注意力层B.前馈网络C.词嵌入层D.池化层2.Prompt工程常用技术有？A.Few-shotB.CoTC.PrompttuningD.模型蒸馏3.大模型部署优化方向包括？A.硬件优化（GPU/TPU）B.量化C.模型并行D.数据脱敏4.解决方案设计核心步骤是？A.需求分析B.模型选型C.数据处理D.部署迭代5.数据合规需关注？A.数据来源合法B.敏感数据脱敏C.存储期限D.用户授权6.微调技术的优势是？A.适配垂直场景B.降低推理成本C.提高任务精度D.无需预训练数据7.多模态融合方式包括？A.特征融合B.注意力融合C.模态对齐D.模型拼接8.向量数据库特点是？A.高维检索B.低延迟C.动态更新D.存原始数据9.推理加速方法包括？A.INT8量化B.剪枝C.模型并行D.知识蒸馏10.金融大模型核心场景是？A.反欺诈B.智能客服C.量化交易D.合规审查四、判断题（共10题，每题2分）1.Transformer依赖RNN实现序列建模。（）2.LoRA需要训练预训练模型所有参数。（）3.向量数据库存储原始文本而非语义向量。（）4.大模型可直接解决所有垂直问题，无需微调。（）5.知识蒸馏能将大模型知识迁移到小模型。（）6.Prompt工程可完全替代微调技术。（）7.云原生是大模型部署主流方式之一。（）8.多模态大模型必须同时处理三模态。（）9.数据合规是解决方案落地的必要前提。（）10.推理优化仅需关注硬件层面。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述大模型解决方案架构设计的核心步骤。2.说明LoRA微调的优势及适用场景。3.描述向量数据库在行业应用中的作用。4.阐述大模型解决方案的数据合规关键要点。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡大模型解决方案的性能与成本？2.多模态大模型在医疗行业落地的挑战及应对策略。---答案部分一、填空题答案1.注意力2.示例（Few-shot）3.向量4.微调5.模型并行6.知识图谱7.个人信息8.Docker（容器）9.低秩适配器10.小（轻量级）二、单项选择题答案1.B2.C3.B4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.C三、多项选择题答案1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.×五、简答题答案1.核心步骤：①需求调研（明确行业场景需求）；②模型选型（选通用/垂直大模型）；③数据处理（脱敏、标注垂直数据）；④架构设计（整合大模型、向量库、知识图谱）；⑤部署优化（云原生、量化）；⑥迭代验证（上线后根据效果优化）。2.优势：仅训练低秩参数，降低算力/显存消耗；部署灵活（复用基础模型）；精度损失小。适用场景：垂直行业任务、资源受限场景、快速迭代需求。3.作用：存储语义向量；快速检索相似内容（如智能客服知识匹配）；补充垂直领域知识；动态更新数据向量。4.关键要点：数据来源合法；敏感数据匿名化；存储期限合规；输出内容无违规；建立全生命周期审计。六、讨论题答案1.平衡策略：①选型：优先垂直微调模型；②优化：量化、剪枝、模型并行；③调度：云原生弹性伸缩；④分层