AI 多模态算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI多模态算法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.多模态数据通常包含文本、______、音频、视频等不同模态。答案：图像2.Transformer架构中用于跨模态交互的核心机制是______注意力。答案：交叉（Cross）3.CLIP模型的核心是将文本和图像编码到______空间中进行匹配。答案：共享潜在4.常见的多模态融合层级分为特征级融合、______融合和决策级融合。答案：像素级5.ViLBERT模型引入了______分支来处理图像中的目标区域。答案：视觉目标6.LLaVA模型是在LLaMA基础上增加了______模块来处理图像输入。答案：视觉编码器7.模态对齐的常用方法包括特征对齐、语义对齐和______对齐。答案：时空8.BLIP模型的核心创新是引入了______损失来优化跨模态理解。答案：对比检索9.多模态情感分析中，常见的融合策略有拼接融合、______融合和注意力融合。答案：加权10.解决模态缺失问题的常用方法是______。答案：模态补全二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于多模态融合层级的是（）A.特征级融合B.决策级融合C.像素级融合D.任务级融合答案：D2.CLIP模型的训练数据规模约为（）A.1亿对B.4亿对C.10亿对D.20亿对答案：B3.以下不是跨模态预训练模型的是（）A.ViLBERTB.BLIPC.BERTD.FLAVA答案：C4.时空对齐主要用于哪种模态组合？（）A.文本+图像B.视频+音频C.图像+点云D.文本+音频答案：B5.LLaVA模型的视觉编码器通常采用（）A.ResNetB.ViTC.CNND.BERT答案：B6.无监督模态对齐的常用方法是（）A.对比学习B.有监督标注C.预训练迁移D.数据增强答案：A7.文本与音频情感不一致时，优先采用哪种融合？（）A.拼接融合B.注意力融合C.加权平均D.决策投票答案：B8.专注于视频-文本匹配的模型是（）A.CLIPB.VideoCLIPC.ViLBERTD.BLIP答案：B9.掩码语言建模（MLM）主要用于哪种模态？（）A.文本B.图像C.音频D.视频答案：A10.属于多模态生成任务的是（）A.图像分类B.文本检索图像C.文本生成图像D.视频分类答案：C三、多项选择题（每题2分，共20分）1.多模态数据的常见模态包括（）A.文本B.图像C.音频D.视频E.传感器数据答案：ABCDE2.属于跨模态预训练模型的有（）A.ViLBERTB.BLIPC.FLAVAD.BERTE.GPT-4V答案：ABCE3.多模态融合的常见策略有（）A.拼接融合B.注意力融合C.加权融合D.决策投票E.模态补全答案：ABCD4.模态对齐的主要类型包括（）A.特征对齐B.语义对齐C.时空对齐D.任务对齐E.数据对齐答案：ABC5.属于多模态任务的有（）A.图像-文本检索B.视频-音频情感分析C.点云-文本匹配D.文本翻译E.语音识别答案：ABC6.CLIP模型的核心组件包括（）A.文本编码器B.图像编码器C.交叉注意力层D.对比损失E.生成器答案：ABD7.多模态预训练常用损失函数有（）A.对比损失B.掩码损失C.生成损失D.交叉熵损失E.MSE损失答案：ABCD8.支持多模态输入的模型有（）A.GPT-4VB.GeminiC.LLaVAD.BERTE.ViT答案：ABC9.多模态任务的挑战包括（）A.模态异质性B.模态缺失C.模态对齐D.计算复杂度E.标注成本答案：ABCDE10.属于特征级融合的方法有（）A.特征拼接B.加权求和C.注意力加权D.决策投票E.模型ensemble答案：ABC四、判断题（每题2分，共20分）1.多模态融合只能在特征级进行。（×）2.CLIP可直接用于图像-文本检索。（√）3.ViLBERT是单模态预训练模型。（×）4.时空对齐用于文本-图像匹配。（×）5.LLaVA基于LLaMA实现多模态对话。（√）6.模态缺失无需特殊处理。（×）7.BLIP引入图像-文本检索损失。（√）8.多模态模型只能处理两种模态。（×）9.注意力融合可自动关注重要模态特征。（√）10.文本生成图像属于多模态生成任务。（√）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述多模态融合的三种主要层级及特点。答案：多模态融合分三层：①特征级融合：直接合并不同模态特征（如拼接、加权），信息损失少但计算量大；②决策级融合：各模态先独立完成任务，再通过投票/加权融合结果，效率高但前期信息损失大；③中间融合：特征提取中插入跨模态交互（如交叉注意力），平衡信息保留与计算效率，是当前主流（如ViLBERT）。2.说明CLIP模型的核心思想及应用场景。答案：CLIP核心是将文本和图像编码到共享潜在空间，通过对比学习最大化匹配对相似度。应用场景：①跨模态检索（文本找图像/反之）；②零样本图像分类（无需微调，用文本标签匹配）；③多模态理解辅助（如视觉问答）。优势是泛化能力强，无需大量标注。3.简述模态对齐的定义及常用方法。答案：模态对齐是建立不同模态（如文本-图像、视频-音频）的对应关系。常用方法：①特征对齐：映射到同一空间（如CLIP共享编码）；②语义对齐：匹配语义相似度（如文本标签与图像目标）；③时空对齐：匹配时序模态的时间片段（如视频帧与音频）；④无监督对齐：用对比学习实现，无需标注。4.列举三种多模态预训练模型及其核心创新。答案：①CLIP：文本-图像共享空间+对比学习，零样本泛化；②ViLBERT：视觉目标分支+交叉注意力，细粒度交互；③BLIP：引入检索/匹配损失，提升跨模态理解，支持生成任务；④LLaVA：LLaMA+ViT，多模态对话。六、讨论题（每题5分，共10分）1.讨论多模态大模型（如GPT-4V、Gemini）的主要挑战及解决思路。答案：主要挑战：①模态异质性（不同模态特征差异大）；②计算复杂度（参数量剧增，推理慢）；③标注成本（跨模态标注稀缺）；④模态缺失（部分模态缺失影响性能）。解决思路：①高效融合架构（如稀疏注意力）；②自监督学习减少标注；③模态补全模块处理缺失；④硬件加速（GPU/TPU并行）提升推理效率。2.分析多模态情感分析与单模态的差异，及融合的提升作用。答案：差异：①输入维度：多模态含多模态（文本+图像/音频），单