人工智能小样本学习工程师岗位招聘考试试卷及答案

人工智能小样本学习工程师岗位招聘考试试卷及答案人工智能小样本学习工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.小样本学习的核心目标是让模型在______的标注样本下完成任务。2.元学习算法MAML的全称是______。3.仅含任务描述无示例的Prompt称为______Prompt。4.GPT系列通过______能力实现小样本学习，无需微调。5.Mini-ImageNet训练集包含______类、每类______张图像。6.基于度量的小样本方法中，计算样本到类原型距离分类的是______。7.零样本学习不需要______样本。8.PromptEngineering的核心是设计______引导预训练模型输出。9.MAML的核心是找到一个______，快速适应新任务。10.小样本学习解决过拟合的常用方法是______（举1种）。答案1.少量（N<100）2.Model-AgnosticMeta-Learning3.Zero-shot4.上下文学习（In-ContextLearning）5.100；6006.原型网络（PrototypicalNetworks）7.标注8.自然语言指令9.通用初始参数10.数据增强（或PromptTuning）二、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.不属于小样本学习方法的是？A.MAMLB.BERT微调C.随机森林D.GPT-3Few-shot2.元学习的核心是学习______？A.模型参数B.如何学习C.数据分布D.损失函数3.Prompt的作用不包括？A.提供上下文B.引导输出C.增加训练数据D.降低标注成本4.小样本分类标准数据集是？A.ImageNet-1KB.Mini-ImageNetC.CIFAR-10D.MNIST5.GPT-3Few-shot输入不包含______？A.任务描述B.少量示例C.测试样本D.预训练参数6.基于优化的元学习方法是？A.PrototypicalNetworksB.MAMLC.MatchingNetworksD.RelationNetworks7.零样本与小样本的区别是？A.零样本无标注，小样本有少量标注B.零样本需大量标注C.仅任务类型不同D.无区别8.PromptLearning的优势不包括？A.无需微调B.多任务支持C.样本效率高D.训练速度慢9.天然支持上下文学习的模型是？A.BERTB.RoBERTaC.GPT-3D.XLNet10.小样本过拟合的主要原因是？A.样本量少B.模型太小C.损失函数错D.优化器差答案1.C2.B3.C4.B5.D6.B7.A8.D9.C10.A三、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.小样本学习常用方法包括？A.元学习B.PromptLearningC.迁移学习D.数据增强2.Prompt类型有？A.Zero-shotB.Few-shotC.Chain-of-ThoughtD.随机Prompt3.MAML应用场景包括？A.小样本分类B.小样本回归C.机器人控制D.文本生成4.小样本学习挑战有？A.过拟合B.泛化差C.样本分布差异D.标注成本高5.Few-shotNLP任务有？A.文本分类B.问答C.NERD.机器翻译6.PromptEngineering原则有？A.清晰性B.一致性C.相关性D.简洁性7.元学习分类包括？A.基于度量B.基于模型C.基于优化D.基于数据8.基于度量的小样本方法有？A.PrototypicalNetworksB.MatchingNetworksC.RelationNetworksD.MAML9.小样本数据增强方法有？A.MixupB.CutmixC.SMOTED.风格迁移10.GPT-3Few-shot能力依赖于？A.大规模预训练B.上下文学习C.模型大小D.Prompt设计答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判断题（共10题，每题2分，共20分）1.小样本学习就是只用1个样本训练。（×）2.MAML是Model-AgnosticMeta-Learning的缩写。（√）3.PromptLearning不需要微调预训练模型。（√）4.零样本学习需要标注样本。（×）5.Mini-ImageNet是小样本分类标准数据集。（√）6.GPT-3Few-shot表现优于Zero-shot。（√）7.元学习核心是学习模型参数。（×）8.RelationNetworks属于基于度量的方法。（√）9.小样本泛化能力一定比传统监督学习差。（×）10.PromptEngineering只适用于NLP任务。（×）五、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述小样本学习与传统监督学习的核心区别答：传统监督学习依赖数万级标注样本，模型泛化依赖数据量；小样本学习针对N<100的稀缺场景，核心是“学习如何学习”。区别：①样本量：传统需大量，小样本需少量；②训练逻辑：传统直接训练任务模型，小样本通过元学习/上下文学习间接学习；③泛化：传统依赖数据分布匹配，小样本依赖通用学习策略。2.元学习在小样本学习中的作用答：元学习通过多任务预训练掌握通用学习能力，解决小样本过拟合问题：①预学习通用初始参数（如MAML），新任务仅需少量样本微调；②学习样本度量方式（如原型网络），直接用少量样本分类；③降低新任务学习难度，提升泛化。3.什么是PromptLearning？如何支持小样本学习？答：PromptLearning通过设计自然语言指令引导预训练模型输出，无需微调。支持小样本的逻辑：①利用预训练模型通用知识，Prompt提供任务上下文；②Few-shotPrompt包含少量示例，帮助模型理解任务模式；③样本效率高，仅需5-10个示例即可完成任务。4.列举3种小样本方法及原理答：①MAML：基于优化的元学习，预学习通用初始参数，新任务快速微调；②原型网络：计算每类样本均值（原型），新样本按距离原型分类；③PromptLearning：设计指令+少量示例，模型通过上下文学习输出结果，无需微调。六、讨论题（共2题，每题5分，共10分）1.实际项目中如何选择小样本方法？需考虑哪些因素？答：选择需结合场景：①任务类型：NLP选PromptLearning，CV选元学习/度量方法；②样本量：N<5选Zero-shot/Prompt，N=5-50选元学习；③资源：有大规模预训练模型选Prompt，资源有限选轻量元学习；④任务复杂度：简单分类选原型网络，复杂任务选MAML；⑤部署：需快速部署选Prompt，需定制化选元学习微调。2.PromptEngineering在小样本NLP中的关键技巧及注意事项答：技巧：①清晰性：明确任务目标（如“分