AI 大模型应用工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型应用工程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架构的核心组件包括______和编码器。2.BERT模型采用的预训练任务是掩码语言模型和______。3.大模型微调中，仅更新部分参数（如适配器层）的方法称为______。4.向量数据库用于存储大模型生成的______，实现语义检索。5.Prompt工程中，提供示例引导模型学习的是______提示词。6.GPT系列模型采用的解码策略是______（自回归）。7.大模型推理加速的常用方法包括量化、______和模型蒸馏。8.大模型分布式训练策略包括数据并行和______并行。9.大模型部署的开源框架有TorchServe、FastAPI和______。10.多模态大模型能处理文本、图像、______等数据。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下哪个是开源大模型？A.GPT-4B.Llama2C.Claude3D.GeminiAdvanced2.大模型推理量化的主要作用是？A.增参数B.提速度C.升精度D.加数据3.向量数据库常用相似度计算方法是？A.欧氏距离B.余弦相似度C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离4.属于参数高效微调的方法是？A.全参数微调B.LoRAC.数据增强D.知识蒸馏5.思维链（CoT）提示词的作用是？A.减长度B.提推理C.降成本D.增模态6.大模型训练学习率调度的目的是？A.避过拟合B.加快收敛C.增多样性D.减噪声7.支持动态批处理的部署框架是？A.FlaskB.DjangoC.vLLMD.TensorFlowLite8.多模态融合方法不包括？A.CLIPB.BLIPC.ViTD.BERT9.大模型评估指标不包括？A.BLEUB.ROUGEC.AccuracyD.MSE10.大模型预训练数据集常用的是？A.ImageNetB.COCOC.WikipediaD.CIFAR-10三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.大模型核心技术包括？A.Transformer架构B.预训练-微调C.向量数据库D.分布式训练2.参数高效微调方法有？A.LoRAB.AdapterC.PromptTuningD.全参数微调3.大模型推理加速方法包括？A.量化B.剪枝C.模型蒸馏D.动态批处理4.向量数据库功能有？A.向量存储B.相似度检索C.元数据管理D.实时推理5.Prompt工程常用技巧有？A.少样本学习B.思维链C.提示词优化D.多模态融合6.开源大模型有？A.Llama2B.MistralC.Qwen-7BD.GPT-3.57.大模型训练硬件资源包括？A.GPUB.TPUC.高带宽内存D.分布式集群8.多模态大模型支持的模态有？A.文本B.图像C.音频D.视频9.大模型部署场景有？A.API服务B.边缘设备C.本地应用D.云端推理10.大模型评估维度包括？A.性能B.效率C.安全性D.可解释性四、判断题（共10题，每题2分）1.Transformer仅含编码器，不含解码器。（）2.BERT是自回归模型，GPT是自编码模型。（）3.向量数据库可直接存储原始文本，无需转向量。（）4.LoRA通过插入低秩矩阵实现参数高效微调。（）5.思维链适合简单分类，不适合复杂推理。（）6.模型蒸馏是将大模型知识迁移到小模型。（）7.数据并行是将模型拆分到多个设备。（）8.vLLM支持连续批处理，提升推理吞吐量。（）9.CLIP可实现图像与文本跨模态检索。（）10.大模型安全性仅指防止有害内容，与隐私无关。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述大模型预训练-微调范式的核心流程。2.什么是Prompt工程？其核心价值是什么？3.简述向量数据库在大模型应用中的作用。4.大模型部署需考虑哪些关键因素？六、讨论题（共2题，每题5分）1.讨论PEFT与全参数微调的适用场景差异。2.讨论多模态大模型的实际应用挑战及解决方案。答案部分一、填空题1.解码器2.下一句预测3.参数高效微调（PEFT）4.向量嵌入（Embedding）5.少样本学习（Few-shot）6.自回归解码7.剪枝8.模型（张量）9.vLLM10.音频（视频）二、单项选择题1.B2.B3.B4.B5.B6.B7.C8.D9.D10.C三、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.×五、简答题1.预训练-微调流程：①预训练：用大规模无标注数据（如Wikipedia），通过自监督任务（掩码语言模型/自回归预测）训练通用大模型，学习语言知识；②微调：针对下游任务（如分类/问答），用少量标注数据更新模型参数（或PEFT），适配任务需求。核心是利用预训练知识降低标注成本，提升性能。2.Prompt工程：设计优化提示词引导大模型完成任务的技术。核心价值：①降微调成本（无需大量标注）；②提任务适配性（如思维链引导复杂推理）；③增强可解释性（明确提示词依据）；④支持多模态交互（图文提示）。3.向量数据库作用：①存储语义向量（文本/图像转Embedding）；②快速语义检索（余弦相似度匹配）；③降推理成本（结合检索结果输出，无需全生成）；④动态更新（适配业务数据变化）。4.部署关键因素：①性能（速度、吞吐量、延迟）；②硬件（GPU/TPU、显存占用）；③成本（资源成本、模型优化）；④安全性（内容过滤、数据隐私）；⑤可扩展性（并发、弹性扩缩容）；⑥易用性（API设计、监控工具）。六、讨论题1.PEFT与全参数微调差异：①全参数微调：适用于数据量大、任务分布差异大的场景（如医疗分类），更新所有参数，性能最优但成本高；②PEFT（LoRA/Adapter）：适用于数据量小、多任务快速适配场景（如企业多业务客服），仅更新少量参数，成本低、速度快。若追求极致性能且数据充足，选全参数微调；若需快速迭代多任务，选PEFT。2.多模态大模型挑战及方案：①挑战1：模态融合难（文本/图像