2026大模型开发招聘题库及答案

2026大模型开发招聘题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的深度学习框架？A.RedisB.PyTorchC.MySQLD.Kafka2.大模型训练中，数据的哪种特性对结果影响最小？A.数据量B.数据准确性C.数据存储位置D.数据多样性3.注意力机制最早应用于哪个领域？A.语音识别B.图像分类C.机器翻译D.智能问答4.以下哪个不是自然语言处理的任务？A.图像分割B.文本生成C.情感分析D.命名实体识别5.大模型推理时，以下哪个硬件加速效果最好？A.CPUB.GPUC.FPGAD.ASIC6.模型的过拟合现象通常是因为？A.数据量过大B.模型复杂度低C.训练轮数过多D.正则化参数过大7.数据扩增方法不包括以下哪种？A.旋转B.裁剪C.聚类D.噪声添加8.在大模型部署中，以下哪个技术实现边缘计算？A.KubernetesB.DockerC.IoTEdgeD.Helm9.以下哪个激活函数有零中心化特性？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.LeakyReLU10.大模型微调时，冻结部分层的目的是？A.减少计算量B.增加模型复杂度C.提高泛化能力D.防止梯度消失多项选择题（每题2分，共10题）1.常用的损失函数有（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.铰链损失D.对数损失2.预处理文本数据的操作有（）A.分词B.去除停用词C.词干提取D.大小写转换3.大模型优化器包括（）A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSprop4.增加模型泛化能力的方法有（）A.正则化B.数据扩增C.早停策略D.减少模型层数5.以下属于大模型架构的有（）A.TransformerB.ResNetC.BERTD.GPT6.数据标注的类型包括（）A.图像标注B.文本标注C.语音标注D.视频标注7.以下关于大模型部署的描述，正确的是（）A.可部署到云端B.可部署到本地服务器C.不可以部署到移动端D.需要考虑资源和性能8.模型评估指标包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方根误差9.深度学习中的超参数有（）A.学习率B.批量大小C.训练轮数D.卷积核大小10.大模型训练中可能遇到的问题有（）A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.欠拟合判断题（每题2分，共10题）1.模型的参数量越多，性能一定越好。（）2.数据归一化可以加快模型的训练速度。（）3.循环神经网络处理长序列时不存在信息丢失问题。（）4.模型微调时一定需要大量的新数据。（）5.卷积神经网络主要用于图像和视频处理，不适用于文本处理。（）6.正则化可以降低模型的方差。（）7.训练模型时，验证集和测试集可以使用相同的数据。（）8.大模型只需要在训练阶段优化，部署后无需优化。（）9.激活函数一定是线性函数。（）10.多模态大模型是指融合多种数据类型的模型。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述注意力机制的主要作用。答：注意力机制可让模型在处理信息时，聚焦关键部分。在序列处理中动态分配权重，增强对重要特征的关注，有效捕捉长距离依赖关系，提升模型对特征的表征能力，常用于机器翻译等任务。2.列举三种常见的数据预处理方法。答：一是归一化，将数据缩放到固定范围，加快训练；二是标准化，使数据符合标准正态分布；三是缺失值处理，可用删除、填充均值等方法补全数据。3.说明大模型微调的基本步骤。答：先准备好微调所需的特定任务数据集，接着选择一个预训练好的大模型，冻结部分层减少计算量，再加载数据集微调模型参数，最后用验证集评估调优，完成微调。4.解释模型的欠拟合和过拟合现象。答：欠拟合指模型在训练集表现差，不能捕捉数据特征，可能因模型简单或训练不足；过拟合是模型在训练集表现好，在测试集差，把噪声也学习了，模型复杂度高、训练轮数多易导致。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型开发中数据隐私保护的重要性和挑战。答：重要性在于保护用户敏感信息，维护信任。挑战有数据收集规范难定，标注和使用时易泄露，多方协作数据共享难保障安全，需制定严格法规和技术手段解决。2.谈谈如何在大模型训练中平衡速度和精度。答：可选用高效框架和加速硬件提高速度，同时采用数据增强、合理调参和模型架构设计保障精度。也可分步训练，先粗调保证速度，再精调提升精度。3.探讨多模态大模型未来的应用方向。答：未来在智能客服融合语音、文本交互；教育领域结合图像、文字提供多元学习；医疗实现影像、病历等数据综合诊断；自动驾驶综合视觉、雷达等感知路况。4.分析大模型开发成本高的主要原因。答：数据收集与标注需大量人力物力，高质量数据难获取。硬件资源需求大，GPU等设备昂贵。训练时间长，算力消耗大。人力成本高，专业人员稀缺。答案汇总单项选择题答案1.B2.C3.C4.A5.B6.C7.C8.C9.B10.A多项选择题答案1.