AIGC 内容生成工程师岗位招聘考试试卷及答案

AIGC内容生成工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（每题1分，共10分）1.Transformer模型的核心组件包括编码器和______。答案：解码器2.GPT系列模型属于______（自回归/自编码）模型。答案：自回归3.Prompt工程中，“few-shotlearning”指______学习。答案：少样本4.StableDiffusion的潜在扩散模型中，图像被压缩到______空间处理。答案：潜在（latent）5.LoRA是一种______（微调/预训练）技术，用于高效适配大模型。答案：微调6.AIGC内容审核常用的指标包括合规性、______和原创性。答案：准确性7.MidJourney生成图像时，“--ar16:9”参数用于设置______。答案：宽高比8.大模型的推理加速技术中，“量化”是指减少模型______的位数。答案：参数（权重）9.文生视频模型Sora由______公司开发。答案：OpenAI10.Prompt中“negativeprompt”的作用是______。答案：排除不想要的内容单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于自编码模型的是？A.GPT-4B.BERTC.Llama2D.StableDiffusion答案：B2.哪项不是Prompt工程的常用技巧？A.角色设定B.链式思考C.模型蒸馏D.示例提供答案：C3.StableDiffusion中，控制图像内容的关键模块是？A.UNetB.VAEC.CLIP编码器D.采样器答案：C4.以下哪个工具不用于AIGC文本生成？A.ChatGPTB.ClaudeC.DALL-E3D.GeminiAdvanced答案：C5.大模型微调中，LoRA的优势不包括？A.低参数量更新B.快速适配C.保持预训练知识D.无需训练数据答案：D6.文生图中，“img2img”的核心是？A.输入图像生成新图B.仅用文本生成C.用图像控制生成风格D.生成图像序列答案：A7.以下哪个是AIGC内容合规的核心要求？A.生成速度快B.无版权侵权C.模型参数大D.多模态支持答案：B8.自回归模型的生成特点是？A.并行生成所有tokenB.逐个生成token（依赖前文）C.双向生成tokenD.固定长度生成答案：B9.哪个模型属于开源大语言模型？A.GPT-3.5B.Claude3C.Llama2D.GeminiUltra答案：C10.文生视频中，“TemporalConsistency”指的是？A.帧间内容连贯B.图像分辨率高C.生成速度快D.支持多种格式答案：A多项选择题（每题2分，共20分）1.Transformer编码器的主要组件包括？A.多头注意力B.前馈神经网络C.层归一化D.池化层答案：ABC2.Prompt工程的常用场景包括？A.文本分类B.代码生成C.图像生成的文本描述D.模型预训练答案：ABC3.StableDiffusion的核心组件有？A.VAEB.CLIPC.UNetD.BERT答案：ABC4.AIGC内容审核的常用方法包括？A.关键词过滤B.语义分析C.图像指纹匹配D.手动审核答案：ABCD5.大模型推理加速技术包括？A.量化B.剪枝C.蒸馏D.并行计算答案：ABCD6.以下属于开源多模态模型的是？A.Llama2（多模态版）B.StableDiffusionC.Qwen-VLD.Gemini答案：ABC7.少样本学习（Few-shot）的应用场景包括？A.文本生成B.图像分类C.代码补全D.模型预训练答案：ABC8.AIGC工具的合规风险包括？A.版权侵权B.虚假信息C.歧视性内容D.隐私泄露答案：ABCD9.文生图中，控制生成的参数包括？A.采样步数B.CFGScaleC.种子数D.模型版本答案：ABCD10.大模型微调的类型包括？A.全参数微调B.LoRAC.AdapterD.Freeze答案：ABCD判断题（每题2分，共20分）1.Transformer模型是BERT和GPT的基础架构。答案：对2.StableDiffusion是文生图模型，不支持img2img。答案：错3.LoRA需要更新大模型的所有参数。答案：错4.Prompt中的“SystemPrompt”用于设定模型角色或规则。答案：对5.GPT系列模型是自编码模型。答案：错6.文生视频模型Sora支持生成4K分辨率视频。答案：对7.AIGC内容审核仅需检查文本合规性，无需检查图像/视频。答案：错8.量化技术可以减少模型推理时的内存占用。答案：对9.Llama2是闭源大语言模型。答案：错10.多模态AIGC模型支持文本、图像、视频等多输入输出。答案：对简答题（每题5分，共20分）1.简述Prompt工程的核心思路及常用技巧。答案：Prompt工程核心是通过设计清晰、结构化的输入指令，引导大模型输出符合预期的结果，减少理解偏差。常用技巧：①角色设定（明确模型定位）；②少样本学习（提供1-5个示例）；③链式思考（分步推理）；④明确约束（控制输出格式）；⑤负面提示（排除违规内容）。这些技巧提升输出准确性、相关性与合规性。2.对比自回归模型与自编码模型的差异。答案：自回归模型（如GPT）单向生成（依赖前文），适合序列生成；自编码模型（如BERT）双向生成（利用前后文），适合理解任务。差异：①信息利用方向（单向vs双向）；②任务适配（生成vs理解）；③生成机制（逐个tokenvs并行）。3.简述LoRA微调技术的优势及适用场景。答案：LoRA是高效微调技术，仅更新少量低秩矩阵（参数量仅0.1%-1%）。优势：①训练成本低；②适配速度快；③保持预训练知识。适用场景：资源有限的企业、多任务快速切换、行业模型快速适配。4.简述AIGC内容审核的关键流程。答案：流程分三步：①前置控制（Prompt合规约束）；②实时检测（关键词、语义、图像指纹匹配）；③后置审核（人工复核+规则优化）。核心是“前置+实时+后置”三层防护，平衡效率与合规。讨论题（每题5分，共10分）1.讨论大模型微调中，LoRA与全参数微调的适用场景差异及选择逻辑。答案：LoRA适合资源有限（单GPU）、多任务切换场景，成本低但精度稍逊；全参数微调适合精度要求极高的复杂任务，需大量算力与数据。选择逻辑：优先评估资源、任务复杂度及迭代速度，平衡成本与效果。若需快速原型或多任务切换，选LoRA；若需深度行业