AI 大模型应用开发工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型应用开发工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（10题，每题1分）1.主流大模型参数规模通常以______为单位（如GPT-3为175B）。2.Transformer架构的核心组件是______和前馈神经网络。3.Prompt工程中提供少量示例的方法称为______learning。4.常见向量数据库（如FAISS、Milvus）属于______类型。5.LLM推理加速技术包括量化、______和蒸馏。6.大模型微调方法有全参数微调、______（如LoRA）。7.多模态大模型代表有GPT-4V、______和Gemini。8.大模型部署常用推理框架有TensorRT、______。9.Tokenizer主要类型是字节级和______（如BPE）。10.RAG核心步骤是检索、______和生成。二、单项选择题（10题，每题2分）1.不属于LLM推理加速的是？A.量化B.剪枝C.蒸馏D.全参数微调2.多模态大模型不支持的输入是？A.文本B.图像C.音频D.二进制文件3.Few-shotlearning的核心作用是？A.减少参数B.提升任务适配C.降低延迟D.增强安全4.向量数据库常用索引是？A.哈希索引B.ANN索引C.树状索引D.顺序索引5.大模型微调常用数据集格式是？A.CSVB.JSONLC.TXTD.XML6.RAG检索的核心对象是？A.模型参数B.知识库向量C.训练数据D.模型权重7.大模型部署常用硬件是？A.CPUB.GPUC.FPGAD.单片机8.属于指令微调（SFT）的是？A.LoRAB.P-tuningC.SFTD.蒸馏9.大模型对齐不包括的方法是？A.RLHFB.DPOC.SFTD.量化10.不属于开源大模型的是？A.LLaMA-2B.MistralC.GPT-4D.Falcon三、多项选择题（10题，每题2分）1.LLM推理加速技术包括？A.量化B.剪枝C.蒸馏D.模型并行E.数据并行2.Prompt工程常用方法有？A.Zero-shotB.Few-shotC.CoTD.PrompttuningE.思维链3.向量数据库核心功能是？A.向量存储B.相似度检索C.元数据管理D.实时更新E.模型训练4.大模型微调类型包括？A.全参数微调B.PEFTC.PrompttuningD.蒸馏E.预训练5.RAG核心组件是？A.检索模块B.生成模块C.向量数据库D.知识库E.训练模块6.多模态大模型支持的模态有？A.文本B.图像C.音频D.视频E.3D模型7.大模型部署流程包括？A.模型优化B.容器化C.服务化D.监控E.训练8.大模型对齐方法包括？A.RLHFB.DPOC.SFTD.CoTE.Prompttuning9.大模型开发工具链包括？A.PyTorchB.TensorRTC.MilvusD.PrometheusE.MySQL10.大模型安全风险包括？A.幻觉B.偏见C.数据泄露D.滥用E.推理延迟四、判断题（10题，每题2分）1.Transformer基于RNN改进。（）2.Few-shotlearning无需大量标注数据。（）3.向量数据库存储原始文本而非向量。（）4.大模型微调必须全参数微调。（）5.RAG能降低大模型幻觉。（）6.多模态大模型仅支持文本+图像。（）7.大模型部署必须依赖GPU。（）8.指令微调针对特定任务。（）9.大模型参数越大性能越好。（）10.RAG检索向量需转文本后输入LLM。（）五、简答题（4题，每题5分）1.简述Prompt工程的核心原则。2.说明RAG技术的核心流程及优势。3.对比全参数微调和PEFT的区别。4.列举3种多模态大模型及特点。六、讨论题（2题，每题5分）1.如何有效控制大模型应用中的幻觉问题？2.结合实际场景，说明大模型部署的关键因素。---一、填空题答案1.十亿（B）2.注意力机制3.少样本（Few-shot）4.相似度检索型5.剪枝6.参数高效微调（PEFT）7.LLaMA-2Multimodal8.ONNXRuntime9.词元级（BPE）10.上下文增强二、单项选择题答案1.D2.D3.B4.B5.B6.B7.B8.C9.D10.C三、多项选择题答案1.ABCDE2.ABCDE3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.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.Prompt工程核心原则：①清晰性：指令明确（如指定JSON格式）；②相关性：避免无关信息；③简洁性：去除冗余；④示例引导：用Few-shot/CoT示例；⑤可验证性：要求基于事实回答；⑥安全性：避免有害引导。这些原则提升输出准确性。2.RAG流程及优势：流程→①知识库向量化存储；②问题检索相关向量；③向量转文本注入上下文；④LLM生成答案。优势→①降幻觉（依赖真实知识）；②低成本（无需全量微调）；③时效性（实时更新知识库）；④轻量适配（无需大模型扩容）。3.全参数微调vsPEFT：①参数：全参数更新所有，PEFT仅更新少量（如LoRA秩矩阵）；②成本：全参数算力/显存消耗大，PEFT降90%+；③灵活性：PEFT可多任务叠加，全参数需重训；④部署：PEFT更轻量；⑤效果：全参数略优，但PEFT接近且适配快速迭代。4.多模态大模型：①GPT-4V：支持文本+图像，OCR/图表分析强；②Gemini：原生多模态，支持文本/图/音/视频，跨模态推理优；③LLaMA-2Multimodal：Meta开源，轻量可边缘部署，适合定制。六、讨论题答案1.控制幻觉的方法：①RAG技术：引入外部知识库；②Prompt约束：添加“无相关信息请说明”；③SFT微调：用事实验证数据训练；④输出验证：对接维基百科等API事后验证；⑤参数调整：降低温度减少随机性；⑥模块化设计：生成与检索分离。2.部署关键因素：①硬件：小模型用T4，大模型用A