AI 大模型训练数据工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型训练数据工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.大模型训练中，______是原始数据经分类、标注后的结果，用于监督学习。2.数据清洗核心步骤包括去重、补全缺失值、______。3.开源数据标注工具除LabelStudio外，还有______（举1例）。4.训练数据需遵循______原则，排除歧视性、违法违规内容。5.分布式训练中，数据通常被______到多个节点提升效率。6.数据质量指标含准确性、完整性、______和时效性。7.数据脱敏常用方法：匿名化、______、泛化。8.大模型预训练主要使用______数据（无人工标注）。9.英文文本分词工具常用______（举1例）。10.训练数据需避免侵犯______等知识产权。答案：1.标注数据2.异常值处理3.LabelImg/Prodigy4.伦理合规5.分片/分割6.一致性7.假名化8.未标注9.spaCy/NLTK10.著作权二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于数据标注类型的是？A.分类标注B.序列标注C.回归标注D.聚类标注2.文本重复值处理最常用方法是？A.哈希去重B.手动删除C.平均填充D.插值法3.大规模分布式数据处理工具是？A.LabelStudioB.ApacheSparkC.TensorFlowD.HuggingFace4.“数据最小化”原则指？A.只收集必要数据B.数据量越小越好C.只保留最近数据D.数据格式最小5.大模型预训练主要用哪种数据？A.标注数据B.未标注数据C.小样本数据D.强化学习数据6.属于数据质量问题的是？A.数据量足够大B.格式统一C.存在重复数据D.标注准确7.将“张三”替换为“用户001”属于哪种脱敏？A.匿名化B.假名化C.泛化D.加密8.图像标注不包括？A.目标检测B.语义分割C.图像分类D.文本摘要9.数据工程师核心职责不包括？A.数据标注B.模型调参C.数据清洗D.质量评估10.需重点关注版权的场景是？A.公开数据集B.内部员工数据C.爬取公开网页D.购买授权数据答案：1.D2.A3.B4.A5.B6.C7.B8.D9.B10.C三、多项选择题（每题2分，共20分）1.数据质量评估指标包括？A.准确性B.完整性C.一致性D.时效性2.数据标注常见类型有？A.分类标注B.NER序列标注C.目标检测D.语义分割3.数据清洗方法含？A.去重B.缺失值填充C.异常值处理D.格式转换4.数据伦理核心原则是？A.数据最小化B.知情同意C.公平性D.可解释性5.开源标注工具含？A.LabelStudioB.LabelImgC.ProdigyD.CVAT6.训练数据来源有？A.公开数据集B.内部业务数据C.合法爬取数据D.授权数据7.数据脱敏方法含？A.匿名化B.假名化C.泛化D.加密8.大规模文本处理工具含？A.ApacheSparkB.PandasC.DaskD.Hadoop9.标注常见问题有？A.标注不一致B.标注错误C.缺失标注D.格式不统一10.数据工程师需掌握的技能？A.标注工具B.数据清洗C.分布式计算D.伦理知识答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ACD9.ABCD10.ABCD四、判断题（每题2分，共20分）1.大模型预训练必须用标注数据。（×）2.数据去重只需处理内容重复，无需考虑格式。（×）3.LabelImg主要用于图像标注。（√）4.数据最小化要求不收集非必要数据。（√）5.爬取公开网页数据无需考虑版权。（×）6.数据一致性指不同场景格式统一。（√）7.假名化可关联原始数据。（√）8.数据工程师无需了解模型训练流程。（×）9.语义分割需给每个像素分配类别。（√）10.内部员工数据可随意用于训练。（×）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述数据标注核心流程。答案：标注流程分五步：①需求确认：明确任务（分类/序列标注等）、规则及验收标准；②预处理：清洗原始数据（去重、格式转换）；③标注执行：用工具辅助标注人员按规则操作；④质量控制：抽样检查一致性、准确性，解决冲突；⑤验收输出：合格后生成标注数据集用于训练。2.如何处理文本缺失值？答案：方法依场景选：①删除（缺失<5%且不影响分布）；②填充（用“未知”等通用词，或上下文推断）；③保留（空值有语义）；④插值（有序序列用相邻文本）。需避免过度填充失真，处理后评估质量。3.训练数据伦理合规要点？答案：①知情同意：收集个人数据需授权；②最小化：只收必要数据；③公平性：排除歧视内容；④版权：用授权数据；⑤脱敏：敏感数据匿名化；⑥安全：防泄露，遵循隐私法规（GDPR/个保法）。4.如何评估训练数据质量？答案：多维度评估：①准确性（抽样检查标注）；②完整性（缺失比例）；③一致性（不同标注者结果）；④时效性（数据是否过时）；⑤多样性（覆盖场景）；⑥合规性（伦理法规）。结合工具自动检测+人工验证。六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡训练数据规模与质量？答案：①分层处理：核心场景优先高质量数据，再补充通用数据；②自动化质控：用工具检测重复、错误标注；③动态迭代：训练中监控模型，若因质量偏差则清洗数据；④筛选开源数据：用验证过的高质量开源集，避免盲目扩规模。例：预训练先100万高质量标注，再补1亿未标注通用数据，定期抽样评估。2.如何处理训练数据中的偏见？答案：①识别偏见：工具检测性别