AI 训练师（大模型标注方向）岗位招聘考试试卷及答案

AI训练师（大模型标注方向）岗位招聘考试试卷及答案填空题（共10题，每题1分）1.大模型标注中，将文本分为“积极”“消极”“中性”的标注类型属于______标注。2.prompt工程中，明确任务要求并给出示例的类型是______prompt。3.标注前对原始数据去重、过滤的步骤称为______。4.衡量标注结果一致性的指标是______（如Cohen’sKappa）。5.将文本转化为模型可理解数值序列的工具是______。6.微调大模型时，标注数据需具备______（如准确、多样）。7.避免标注者主观偏差的方法是______。8.识别文本中实体名称的任务是______标注。9.大模型预训练数据的主要来源包括______（如公开网页）。10.标注后验证结果正确性的步骤是______。单项选择题（共10题，每题2分）1.以下属于序列标注任务的是？A.情感分类B.命名实体识别C.文本摘要D.问答匹配2.prompt的核心作用是？A.减少模型参数B.明确任务指令C.增加模型复杂度D.替代标注数据3.因标注者理解偏差导致的错误属于？A.输入错误B.理解错误C.逻辑错误D.格式错误4.衡量模型预测与真实标注一致性的指标不包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.困惑度5.微调大模型时，标注数据比例通常建议为？A.100%全标注B.少量标注（10%以内）C.50%标注D.无需标注6.常用的标注工具是？A.LabelboxB.PhotoshopC.ExcelD.Word7.Token的定义是？A.模型最小计算单元B.文本最小语义单元C.图像像素D.音频帧8.大模型对齐的核心目标是？A.提升速度B.符合人类偏好C.减少体积D.增加参数9.数据脱敏的主要目的是？A.提升数据量B.保护用户隐私C.加快标注速度D.简化流程10.标注指南的作用是？A.明确规则B.替代标注者C.自动标注D.存储数据多项选择题（共10题，每题2分，多选少选不得分）1.大模型标注前的准备工作包括？A.制定指南B.数据清洗C.工具测试D.标注者培训2.prompt设计的核心原则有？A.简洁明确B.任务具体C.包含示例D.越长越好3.标注质量控制手段包括？A.双盲标注B.交叉验证C.质量抽检D.指南培训4.微调数据的要求有？A.标注准确B.代表性强C.多样性高D.数量充足5.NLP标注常见任务有？A.命名实体识别B.情感分类C.文本摘要标注D.问答匹配标注6.数据清洗步骤包括？A.去重B.过滤无效数据C.脱敏D.格式化7.模型评估常用指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.困惑度8.影响标注一致性的因素有？A.指南不清晰B.标注者专业不足C.数据多样性D.工具复杂9.数据脱敏方法有？A.匿名化B.泛化C.加密D.删除10.标注伦理要求包括？A.保护隐私B.避免偏见C.确保公平D.公开数据判断题（共10题，每题2分，对√错×）1.标注数据越多，模型效果一定越好。（）2.prompt越长，模型理解越准确。（）3.Tokenizer仅处理文本数据。（）4.微调不需要标注数据。（）5.标注一致性不影响模型效果。（）6.数据脱敏仅针对个人信息。（）7.评估指标越高，模型实际效果越好。（）8.标注工具只能手动标注。（）9.预训练数据不需要标注。（）10.模型对齐是让模型遵循人类指令。（）简答题（共4题，每题5分）1.简述大模型标注中数据清洗的步骤及目的。2.说明prompt工程的核心原则及在标注中的应用。3.简述标注质量控制的关键环节。4.说明微调数据标注的基本要求。讨论题（共2题，每题5分）1.结合实际，谈谈如何平衡大模型标注的效率与质量。2.讨论大模型标注中数据伦理（隐私、偏见）的重要性及应对措施。---答案部分填空题答案1.情感分类2.少样本（few-shot）3.数据清洗4.标注一致性系数5.Tokenizer（分词器）6.高质量（准确、多样）7.双盲标注（交叉验证）8.命名实体识别（NER）9.公开语料库（网络文本）10.质量抽检单项选择题答案1.B2.B3.B4.D5.B6.A7.A8.B9.B10.A多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC判断题答案1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.√10.√简答题答案1.数据清洗步骤及目的：步骤包括去重（删除重复数据）、过滤（剔除乱码/无效数据）、脱敏（处理敏感信息）、格式化（统一数据结构）。目的是去除噪声，提升数据质量与代表性，避免脏数据导致模型偏差或效果下降。2.prompt核心原则及应用：原则为简洁明确、任务具体、示例辅助。应用：标注前用prompt引导标注者理解任务（如“标注药品实体：示例→[实体]”）；模型测试中验证标注一致性；微调中优化模型学习方向，提升任务适配性。3.质量控制关键环节：①前期：制定清晰指南+标注者培训；②过程：双盲标注+交叉验证；③抽检：随机复核标注数据；④一致性评估：计算Kappa系数；⑤反馈优化：更新指南。4.微调数据标注要求：准确（结果与真实一致）、代表（覆盖常见场景）、多样（不同类型数据）、一致（规则统一）、合规（脱敏）、适量（千级至万级）。讨论题答案1.平衡效率与质量：①前期：优化指南（简洁）+快速培训；②过程：工具自动化（预标注）+10%抽检；③人员：初级标注+资深复核；④数据：小样本验证后批量标注。例：某项目用预标注减60%工作量，5%双盲标注保障质量，周期缩短30