2026大模型开发招聘题目及答案

2026大模型开发招聘题目及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个不是常见的深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.Keras2.大模型训练中，通常使用的优化算法是？A.SGDB.AdamC.AdaGradD.以上都是3.自然语言处理中，词嵌入的作用是？A.压缩文本B.将词转换为向量C.去除停用词D.提取关键词4.梯度消失问题通常在以下哪种网络中更容易出现？A.前馈神经网络B.循环神经网络C.卷积神经网络D.注意力机制网络5.模型的哪个评估指标用于衡量正样本被正确预测的比例？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.以下哪种采样方法常用于处理不平衡数据集？A.随机采样B.过采样C.分层采样D.系统采样7.大模型训练时，通常采用的硬件设备是？A.CPUB.GPUC.FPGAD.TPU8.以下不属于强化学习要素的是？A.环境B.策略C.数据增强D.奖励9.以下哪种技术可以缓解模型的过拟合问题？A.增加模型层数B.数据增强C.增加训练数据噪音D.提高学习率10.语言模型中，训练数据的质量会？A.影响训练速度B.影响模型泛化能力C.影响模型的层数D.影响损失函数的类型答案：1.C2.D3.B4.B5.B6.B7.B8.C9.B10.B二、多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型开发中常见的数据预处理步骤有？A.数据清洗B.数据归一化C.数据采样D.数据标注2.常见的模型评估指标有？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值3.神经网络中的激活函数有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.LeakyReLU4.以下哪些属于生成式模型？A.GPT系列B.BERTC.VAED.GAN5.大模型部署时需要考虑的因素有？A.计算资源B.网络带宽C.安全性D.可扩展性6.深度学习中的正则化方法包括？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.早停法7.自然语言处理的常见任务有？A.文本分类B.命名实体识别C.机器翻译D.情感分析8.卷积神经网络的主要组成部分有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层9.优化算法的作用包括？A.加速模型收敛B.避免局部最优C.调整学习率D.减少模型参数10.大模型开发中的数据安全问题包括？A.数据泄露B.数据篡改C.数据滥用D.数据冗余答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ACD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABC三、判断题（每题2分，共10题）1.所有深度学习框架都支持分布式训练。（）2.增加模型的参数数量一定能提高模型的性能。（）3.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）4.梯度下降算法是一种用于优化模型参数的方法。（）5.卷积神经网络主要用于处理序列数据。（）6.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）7.强化学习中，奖励函数的设计对学习效果影响不大。（）8.模型评估时，只需要关注准确率即可。（）9.增加训练数据量可以缓解模型的过拟合问题。（）10.大模型开发中，数据的多样性对模型性能有重要影响。（）答案：1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据归一化的作用。数据归一化能将特征数据缩放到统一范围，消除不同特征量纲影响，使模型更快收敛；还可避免数值大的特征对模型影响过大，提高模型稳定性和泛化能力。2.什么是过拟合？如何缓解？过拟合指模型在训练集表现好，测试集差。缓解方法有增加训练数据、早停训练、正则化（L1、L2、Dropout）、简化模型结构、数据增强等。3.简述卷积神经网络中卷积层的作用。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积运算，提取输入数据的局部特征，如边缘、纹理等。还可自动学习不同层次的特征表示，减少参数数量，降低计算量。4.简述梯度下降算法的基本原理。梯度下降是优化算法，沿着目标函数负梯度方向更新模型参数，每次迭代按一定步长（学习率）更新，使目标函数值不断减小，最终找到局部或全局最优解。五、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。重要性：保护用户敏感信息，维护用户信任；避免法律风险。挑战：数据收集、存储时易泄露；共享数据时安全难保障；数据清洗、标注也可能有隐私问题。2.探讨模型可解释性在大模型开发中的意义和实现困难。意义：有助于理解模型决策过程，提高可信度；便于发现错误、改进模型。困难：模型结构复杂；专业知识和工具不足；数据本身复杂多样。3.谈谈大模型训练对计算资源的需求和应对策略。需求：需强大计算力，如GPU、TPU；大量内存存储模型参数和数据；高网络带宽。策略：采用分布式训练；优化模型架构；使