2025年信息技术部大模型应知应会试卷含答案

2025年信息技术部大模型应知应会试卷含答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于大模型训练的核心要素？A.大规模高质量数据B.分布式计算框架C.小批量梯度下降D.高效参数更新策略答案：C（大模型训练通常采用大批量梯度下降以提升计算效率）2.主流大语言模型（LLM）的基础架构是？A.RNNB.TransformerC.CNND.LSTM答案：B（自2017年Transformer提出后，其自注意力机制成为大模型核心架构）3.大模型“涌现能力”的典型表现是？A.参数量达到10亿级后突然具备小模型不具备的推理能力B.训练数据量超过1TB时准确率线性提升C.单卡训练时间缩短50%D.支持多语言翻译但精度未下降答案：A（涌现能力指模型在参数规模跨越阈值后，突然获得小模型不具备的复杂任务处理能力）4.以下哪种技术可有效缓解大模型“幻觉问题”？A.增加随机失活（Dropout）率B.引入外部知识库（RAG）C.减少训练数据多样性D.降低模型参数量答案：B（检索增强提供RAG通过引入外部知识库约束提供内容，减少无依据的虚构）5.多模态大模型的关键技术挑战是？A.不同模态数据的语义对齐B.单一模态数据的深度特征提取C.降低计算内存占用D.提升单模态任务精度答案：A（多模态模型需将文本、图像、语音等异构数据映射到统一语义空间，对齐是核心难点）6.大模型微调（Fine-tuning）与预训练（Pre-training）的主要区别是？A.微调使用更少标注数据，目标是适配特定任务B.预训练使用监督学习，微调使用无监督学习C.微调参数量远大于预训练D.预训练仅更新部分参数，微调更新全部参数答案：A（预训练是无监督/弱监督的通用能力学习，微调是有监督的任务适配，通常使用少量标注数据）7.大模型量化（Quantization）的主要目的是？A.提升模型泛化能力B.降低模型存储和计算成本C.增强模型可解释性D.减少训练数据需求答案：B（量化通过降低参数精度，如FP32转INT8，显著减少内存占用和推理延迟）8.评估大模型提供文本质量的常用指标是？A.BLEU（蓝标）B.F1分数C.AUC-ROCD.准确率（Accuracy）答案：A（BLEU广泛用于机器翻译、文本提供任务的质量评估，计算提供文本与参考文本的n-gram重叠度）9.以下哪项属于大模型的“上下文学习”（In-ContextLearning）能力？A.通过少量示例（Few-shot）完成未训练过的任务B.仅使用单轮输入提供回答C.必须经过全量参数微调才能处理新任务D.仅支持固定长度的输入序列答案：A（上下文学习指模型通过输入中的任务示例（Prompt）直接理解并执行新任务，无需参数更新）10.大模型安全风险中“中毒攻击”（PoisoningAttack）的主要手段是？A.向训练数据注入恶意样本，诱导模型提供有害内容B.通过对抗样本使模型输出错误结果C.窃取模型参数文件D.破坏模型推理服务器答案：A（中毒攻击通过污染训练数据，使模型在特定输入下触发预设的恶意行为）二、填空题（每空1分，共20分）1.大模型训练中，“数据清洗”的核心目标是去除________、________和低质量数据，确保训练数据的________和________。答案：噪声数据、重复数据、一致性、代表性2.Transformer架构中的“多头注意力”（Multi-HeadAttention）通过将查询（Query）、键（Key）、值（Value）投影到________个子空间并行计算，提升模型对________的捕捉能力。答案：多个（或h个）、不同位置依赖关系3.大模型“过拟合”的典型表现是在________数据上性能优异，但在________数据上性能显著下降，常见解决方法包括________、________和提前终止（EarlyStopping）。答案：训练、测试（或新）、增加数据多样性、正则化（或权重衰减）4.多模态大模型的“跨模态对齐”需将不同模态的特征映射到________，常用方法包括________（如CLIP）和________（如FLAVA）。答案：统一语义空间、对比学习、多模态融合学习5.大模型推理优化技术包括________（如模型量化）、________（如稀疏激活）和________（如动态批处理），目标是降低________和提升________。答案：参数压缩、计算优化、调度优化、延迟、吞吐量三、简答题（每题8分，共40分）1.简述大模型“参数效率微调”（Parameter-EfficientFine-tuning,PEFT）的核心思想及典型技术。答案：核心思想是仅更新少量参数或添加额外模块，而非全量微调，以降低计算和存储成本。典型技术包括：①LoRA（低秩适配）：通过低秩矩阵近似参数更新，仅训练新增的低秩矩阵；②Adapter：在每层网络中插入可训练的Adapter模块，冻结原模型参数；③PrefixTuning：在输入前添加可训练的前缀（Prefix）向量，引导模型输出。2.分析大模型在企业级应用中的主要落地场景及需解决的关键问题。答案：主要场景包括：①智能客服（多轮对话、意图识别）；②文档处理（自动摘要、信息抽取）；③代码提供（辅助编程、漏洞检测）；④个性化推荐（用户画像提供、长程兴趣建模）。需解决的关键问题：①场景适配：需通过微调或提示工程（PromptEngineering）将通用模型适配垂直领域；②性能保障：推理延迟需满足业务需求（如客服响应<2秒）；③安全合规：防止敏感信息泄露（如客户数据）、避免提供违规内容；④成本控制：训练/推理的算力成本需可接受（如单轮对话成本<0.01元）。3.解释大模型“长上下文处理”（LongContextHandling）的技术挑战及解决方案。答案：挑战：①注意力机制的计算复杂度随序列长度呈平方增长（O(n²)），长序列（如10万tokens）导致内存和计算量爆炸；②位置编码失效，传统绝对/相对位置编码难以捕捉超长距离依赖。解决方案：①稀疏注意力（如FlashAttention）：优化注意力计算的内存访问模式，降低实际计算量；②分块处理（Chunking）：将长序列分块，仅计算块内或块间注意力；③动态位置编码（如ALiBi）：通过相对位置偏置替代显式位置嵌入，支持任意长度序列；④模型架构改进（如RetNet）：用循环结构替代自注意力，实现线性复杂度的长序列处理。4.说明大模型“可解释性”（Interpretability）的重要性及常用分析方法。答案：重要性：①安全合规：需明确模型决策依据（如金融风控拒绝用户的原因）；②故障定位：当模型输出错误时，需追溯关键影响因素；③模型优化：通过分析可解释性结果，针对性改进数据或架构。常用方法：①注意力可视化：展示模型在提供/预测时关注的输入位置（如热力图）；②特征归因（FeatureAttribution）：计算输入token对输出的贡献度（如LIME、SHAP）；③知识提取：通过规则挖掘或概念激活向量（CAV）识别模型隐含的知识模式；④反事实测试：修改输入关键部分，观察输出变化以验证因果关系。5.对比“大模型+小模型”混合架构与纯大模型架构的优缺点。答案：混合架构优点：①成本更低：小模型处理简单任务（如意图分类），大模型处理复杂任务（如多轮推理），降低整体算力消耗；②响应更快：小模型推理延迟低，适合实时性要求高的场景；③灵活性高：可针对不同任务选择适配的小模型，减少大模型过拟合风险。缺点：①集成复杂度高：需设计任务路由模块（Router），判断何时调用大/小模型；②性能一致性差：小模型可能因能力不足导致任务失败，需额外的错误处理机制。纯大模型优点：统一处理多任务，减少系统复杂度；可利用大模型的泛化能力处理未知任务。缺点：算力成本高（尤其是推理阶段）；长序列或复杂任务的延迟可能无法满足需求；过参数化可能导致冗余计算。四、应用题（每题10分，共20分）1.某企业计划部署基于大模型的智能合同审核系统，需识别合同中的“风险条款”（如不平等责任划分、模糊付款条件）。请设计技术方案，包括数据准备、模型选择、优化策略及风险控制措施。答案：技术方案：（1）数据准备：①收集历史合同样本（含标注的风险条款标签），按类型（如采购、服务、租赁）分类；②通过数据增强提供模拟风险条款（如修改责任比例、模糊时间表述），平衡正负样本；③清洗数据（去除重复合同、结构化非文本内容），构建包含条款文本、上下文、标签的训练集。（2）模型选择：选择支持长文本处理的大语言模型（如Llama-370B或国内开源的悟空2.0），其上下文窗口≥16ktokens，适配合同的长文档特性；若算力受限，可采用参数效率微调（如LoRA）在基础模型上适配风险识别任务。（3）优化策略：①微调阶段：使用对比学习（正样本为无风险条款，负样本为风险条款）增强模型对风险特征的区分能力；②引入外部知识库（如《民法典》合同编条款），通过RAG（检索增强提供）为模型提供法律依据，减少“幻觉”；③部署后持续收集用户反馈（如漏标/误标案例），定期用增量数据微调模型。（4）风险控制：①敏感信息脱敏：对合同中的企业名称、金额等信息进行去标识化处理，防止训练数据泄露；②输出验证：设计规则引擎（如检查“需方承担全部损失”等关键词）作为模型结果的二次校验；③人工复核机制：对高风险条款（如涉及金额超1000万）强制人工审核，降低模型误判影响。2.某公司现有推荐系统基于传统协同过滤算法，计划引入大模型提升推荐效果。请分析大模型的优势，并设计迁移方案（包括数据整合、模型架构、评估指标）。答案：大模型优势：①长程依赖建模：可捕捉用户历史行为（如半年内的点击、购买）中的长期兴趣，传统算法仅关注短期交互；②多模态融合：结合用户文本评论、商品图片/视频等多模态数据，提供更精准的用户画像；③个性化提供：不仅推荐商品列表，还能提供个性化推荐理由（如“您之前喜欢XX品牌，这款新品符合您的风格”），提升用户信任度。迁移方案：（1）数据整合：①打通用户行为数据（点击、加购、购买）、属性数据（年龄、地域）、内容数据（商品描述、用户评论、商品图/视频）；②构建统一数据湖，按时间戳对齐多源数据，提供用户-商品-上下文的长序列（如“用户A在时间T1点击商品B，时间T2评论‘质量好’，时间T3购买商品C”）。（2）模型架构：采用“大模型+轻量排序”的混合架构：①大模型（如BERT-3B或自定义多模态大模型）作为特征编码器，输入用户全量历史数据+当前上下文（如时间、场景），输出用户的综合兴趣向量；②轻量排序模型（如MLP或LightGBM）基于大