AI 大模型训练师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型训练师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.大模型训练前对原始文本的第一步处理通常是______。2.常用大模型训练框架有TensorFlow和______。3.轻量化微调大模型的常用方法是______。4.分词器将文本转换为______。5.分布式训练中分割模型参数的方式是______。6.预训练常用损失函数是______。7.衡量生成文本流畅度的指标是______。8.微调时通常冻结______参数。9.缓解梯度消失的激活函数是______。10.模型部署常见形式包括API服务和______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.不属于轻量化微调的是（）A.LoRAB.全参数微调C.QLoRAD.Adapter2.Transformer核心组件是（）A.CNNB.注意力机制C.RNND.池化层3.过拟合解决方法不包括（）A.增加训练数据B.正则化C.增大模型层数D.早停4.LoRA仅更新（）A.嵌入层B.输出层C.全部层D.低秩矩阵5.属于预训练任务的是（）A.掩码语言模型（MLM）B.分类任务C.问答D.摘要6.数据并行的核心是（）A.分割模型参数B.分割训练数据C.共享梯度D.共享模型7.GPU显存不足时不采用（）A.梯度累积B.混合精度C.增大batchsizeD.QLoRA8.衡量生成文本相关性的是（）A.困惑度B.BLEUC.ROUGED.准确率9.小数据任务优先选（）A.少量参数微调B.全参数微调C.不微调D.增大预训练数据10.多头注意力作用是（）A.减少计算量B.捕捉多维度依赖C.加速训练D.降低显存三、多项选择题（每题2分，共20分）1.大模型训练数据要求包括（）A.多样性B.高质量C.合规性D.规模性2.分布式训练方式有（）A.数据并行B.模型并行C.流水线并行D.内存并行3.微调常用方法有（）A.LoRAB.AdapterC.全参数微调D.P-Tuning4.评估指标包括（）A.困惑度B.BLEUC.ROUGED.准确率5.部署场景有（）A.实时APIB.离线推理C.边缘部署D.仅CPU部署6.缓解梯度消失的方法有（）A.ReLUB.残差连接C.增大学习率D.批量归一化7.预训练任务类型有（）A.MLMB.NSPC.分类D.回归8.数据预处理步骤有（）A.清洗B.分词C.去重D.格式化9.轻量化技术有（）A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.LoRA10.训练成本因素包括（）A.硬件B.电力C.时间D.数据四、判断题（每题2分，共20分）1.大模型训练必须用GPU，不能用CPU。（）2.LoRA不改变预训练模型结构。（）3.预训练数据越多，效果一定越好。（）4.注意力机制可捕捉长距离依赖。（）5.全参数微调效果一定比轻量化好。（）6.混合精度训练降低显存占用。（）7.困惑度越低，生成模型越好。（）8.量化损失精度但提升推理速度。（）9.数据并行需所有设备用相同模型。（）10.微调数据量越大，效果越好。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述数据预处理在大模型训练中的作用。2.LoRA的核心思想及优势是什么？3.大模型训练过拟合的常见解决方法？4.预训练与微调的流程差异？六、讨论题（每题5分，共10分）1.讨论大模型训练中数据隐私保护的关键措施。2.讨论如何平衡大模型训练的性能与成本。---答案部分一、填空题答案1.分词2.PyTorch3.LoRA4.token序列5.模型并行6.交叉熵损失7.困惑度8.预训练9.ReLU10.离线推理二、单项选择题答案1.B2.B3.C4.D5.A6.B7.C8.D9.A10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABD4.ABCD5.ABC6.ABD7.AB8.ABCD9.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.数据预处理作用：①清洗噪声/重复数据，提升质量；②分词编码，适配模型输入；③过滤敏感信息，合规化；④格式化（截断/填充），统一数据长度；⑤减少冗余，降低计算成本。2.LoRA核心及优势：核心是冻结预训练参数，仅更新低秩矩阵；优势：①轻量化（仅更新0.1%-1%参数）；②低显存占用；③训练速度快；④不改变模型结构，多任务兼容。3.过拟合解决方法：①增加训练数据（多样性/高质量）；②正则化（L2、Dropout）；③早停（监控验证损失）；④轻量化微调（LoRA/Adapter）；⑤数据增强（同义词替换/回译）。4.预训练vs微调差异：预训练→通用数据（无标注）学习语言表示；微调→任务数据（有标注）适配下游任务；预训练数据规模大，微调数据规模小；预训练学通用知识，微调学任务特定知识。六、讨论题答案1.数据隐私保护措施：①收集阶段：匿名化（去身份信息）、联邦学习（数据不离开本地）；②预处理：差分隐私（加噪声）、敏感文本过滤；③训练：梯度裁剪、同态加密；④部署：隐私计算框架（MPC）、限制敏感输入；⑤合规：遵守GDPR等法规，平衡利用与保护。2.性能与成本平衡：①技术优化：