2026大模型开发招聘面试题及答案

2026大模型开发招聘面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是大模型的优化算法？A.SVMB.AdamC.PCAD.KNN2.大模型训练中，常用的激活函数是？A.线性激活函数B.SigmoidC.ReLUD.Tanh3.以下哪种数据格式常用于大模型的数据存储？A.SQLB.JSONC.XMLD.YAML4.Transformer模型中多头注意力的作用是？A.增加计算复杂度B.捕捉不同位置依赖C.减少参数数量D.加速训练5.大模型微调时，冻结部分层的目的是？A.减少训练时间B.增加模型容量C.避免过拟合D.提高泛化能力6.大模型评估指标ROUGE主要用于衡量？A.分类任务性能B.回归任务性能C.文本生成质量D.图像识别准确率7.以下哪个深度学习框架常用于大模型开发？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PandasD.Numpy8.在大模型中，数据增强技术主要用于？A.减少数据量B.增加数据多样性C.加速训练D.提高模型精度9.大模型中的嵌入层作用是？A.特征离散化B.将文本转换为向量C.数据归一化D.模型正则化10.以下哪个不是大模型deployment时考虑的因素？A.推理速度B.模型大小C.训练精度D.资源消耗多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型的数据预处理包括以下哪些步骤？A.数据清洗B.特征工程C.数据归一化D.数据标注2.Transformer模型的组件有？A.多头注意力机制B.前馈神经网络C.循环结构D.残差连接3.提高大模型泛化能力的方法有？A.增加训练数据B.正则化C.模型集成D.数据增强4.大模型推理时可能遇到的问题有？A.内存不足B.推理速度慢C.模型精度低D.数据泄露5.优化大模型训练速度的方法有？A.分布式训练B.混合精度训练C.减少模型层数D.调整学习率6.以下哪些是大模型的应用场景？A.智能客服B.图像生成C.股票预测D.语音识别7.大模型评估指标包括？A.准确率B.召回率C.F1分数D.困惑度8.大模型开发中使用的并行计算方法有？A.数据并行B.模型并行C.管道并行D.任务并行9.在大模型中，选择合适的损失函数很重要，常见的损失函数有？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Huber损失D.铰链损失10.大模型的可解释性方法有？A.特征重要性分析B.决策树规则提取C.局部解释方法D.深度SHAP判断题（每题2分，共10题）1.大模型一定比小模型性能好。（）2.训练大模型时，学习率越大越好。（）3.数据越多，大模型训练一定越成功。（）4.Transformer模型没有使用循环结构。（）5.大模型的推理和训练使用相同的计算资源。（）6.正则化可以完全避免大模型过拟合。（）7.大模型的部署只需要考虑服务器的CPU性能。（）8.大模型的评估指标可以只看准确率。（）9.数据并行是将模型不同层分配到不同设备上。（）10.模型的嵌入层只能处理文本数据。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型微调的步骤。先准备微调数据集，将数据按一定比例划分训练集和验证集；加载预训练大模型；冻结部分模型层；定义适合微调任务的损失函数和优化器；让模型在训练集上迭代训练，通过验证集调优参数；最后评估微调好的模型性能。2.说一下Transformer模型中自注意力机制的原理。自注意力机制通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得分，得到注意力权重；然后根据权重对输入向量进行加权求和，以此增强对上下文信息的捕捉，帮助模型更好理解输入序列元素间的内在联系。3.大模型开发中，数据划分的原则有哪些？要遵循随机性原则，保证样本从总体中随机抽取；遵循代表性原则，各部分数据能代表总体特征；同时遵循比例合适原则，按合理比例划分训练集、验证集和测试集，一般为7:2:1或8:1:1。4.列举几种大模型量化的方法。有静态量化，在推理前完成量化，依赖校准数据；动态量化，推理时动态确定量化参数；量化感知训练，在训练时考虑量化影响，边训练边量化，能得到更好的量化模型。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型开发中数据质量和数量的关系。数据质量和数量都重要。足够数量数据可使模型学习更多模式，但低质量数据即便数量多，也可能干扰学习，无法提升性能。高质量数据能让模型有效学习关键特征，不过数量过少会使模型泛化能力差。因此需两者兼顾。2.谈谈大模型可解释性在实际应用中的重要性。在实际应用中，可解释性让用户理解大模型决策依据，增强信任。在医疗、金融等领域，确保结果可靠、合规，并在出错时能找出问题根源。也有助于研究人员改进模型结构和算法，提高性能。3.讨论大模型的能耗问题及应对策略。大模型训练和推理能耗高。可采用低功耗芯片、改进模型架构减少参数、优化算法降低计算量进行硬件上节能。还能使用分布式训练，依据任务负载动态分配资源，提高能效，减少不必要能耗。4.探讨大模型在处理长序列输入时面临的挑战及解决方案。挑战在于计算复杂度高、内存需求大，难以捕捉长距离依赖。解决方案有使用稀疏注意力机制减少计算量，采用分层结构进行序列切割处理，还用递归压缩等方式降低存储需求，提升处理长序列的能力。答案单项选择题1.B2.C3.B4.B5.A6.C7.A8.B9.B10.C多项选择题1.ABCD2.A