AIGC 内容生成模型训练师岗位招聘考试试卷及答案

AIGC内容生成模型训练师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.AIGC的全称是______。2.大语言模型训练常用优化器Adam的改进版是______。3.文本生成任务训练常用的标注类型是______标注。4.模型训练中防止过拟合的方法之一是______（正则化类）。5.微调预训练模型时，常冻结______层以降低成本。6.StableDiffusion的核心是______扩散过程。7.文本生成自动评估指标除BLEU外，还有______。8.数据去重常用______哈希算法（如MD5）。9.多模态模型需对齐文本与______的特征表示。10.模型部署前减小体积的操作是______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于AIGC训练师核心职责的是？A.数据标注质控B.模型推理优化C.产品需求对接D.硬件采购2.大语言模型预训练的主要目标是？A.特定任务优化B.学习通用语言表示C.提升推理速度D.减小模型体积3.适合文本生成任务的标注类型是？A.分类标注B.序列标注C.生成式标注D.实体标注4.Batchsize过大会直接导致？A.训练不稳定B.收敛变慢C.内存不足D.过拟合5.不属于AIGC训练常见数据来源的是？A.公开合规数据集B.内部业务数据C.无意义随机文本D.授权第三方数据6.文本-图像对齐常用模型是？A.CLIPB.BERTC.GPTD.StableDiffusion7.对话生成主观评估不包括？A.连贯性B.相关性C.准确率D.自然度8.属于模型压缩技术的是？A.微调B.剪枝C.预训练D.标注9.AIGC训练师无需掌握的工具是？A.PyTorchB.TensorFlowC.ExcelD.Photoshop10.数据合规的正确说法是？A.可随意使用公开网络数据B.需确保数据授权合规C.数据清洗无需隐私处理D.内部数据可直接训练三、多项选择题（每题2分，共20分）1.AIGC训练核心环节包括？A.数据采集B.数据标注C.模型训练D.模型评估2.模型训练常见损失函数有？A.交叉熵损失B.MSE损失C.BCE损失D.感知损失3.属于多模态AIGC模型的是？A.GPT-4VB.GeminiC.StableDiffusionD.BERT4.数据标注质控方法有？A.双标注B.抽样审核C.规则培训D.自动质检5.模型过拟合解决方法有？A.增加数据量B.正则化C.早停D.增大模型复杂度6.AIGC训练师需具备的能力包括？A.数据处理B.模型调优C.标注管理D.合规意识7.属于文本生成模型的是？A.GPT系列B.BERTC.LlamaD.StableDiffusion8.模型部署前准备工作包括？A.模型量化B.性能测试C.合规检查D.标注备份9.数据清洗常见操作有？A.去重B.去噪C.格式统一D.隐私脱敏10.预训练与微调的正确说法是？A.预训练通用学习，微调任务特定优化B.预训练需大量数据，微调需少量数据C.预训练模型不可微调D.微调只能调整顶层参数四、判断题（每题2分，共20分）1.AIGC训练师无需了解模型推理逻辑。（×）2.标注准确性直接影响模型效果。（√）3.预训练模型仅用于NLP任务。（×）4.学习率越大，模型收敛越快。（×）5.多模态模型需对齐不同模态特征。（√）6.所有公开网络数据均可用于训练。（×）7.模型评估只需自动指标，无需主观评估。（×）8.量化可减小模型体积并保留大部分性能。（√）9.标注规则越详细，质量越高。（√）10.微调模型必须解冻所有预训练层。（×）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述AIGC训练师在数据标注环节的核心职责。答案：核心职责包括：①制定标注规则，明确任务要求、格式及质量标准；②管理标注团队，培训标注员、分配任务并监控进度；③质量把控，通过双标注交叉审核、抽样质检、自动工具排查错误，确保标注准确合规，为训练提供高质量输入。2.说明模型微调的主要步骤。答案：步骤为：①明确任务需求，确定微调目标；②准备任务数据，预处理标注合规的小批量数据；③加载预训练模型，冻结部分底层参数；④配置训练参数（学习率、优化器等）；⑤迭代训练并验证，用早停防止过拟合；⑥保存最优模型，在测试集验证效果。3.简述AIGC训练的数据合规要点。答案：要点包括：①数据来源合规（授权协议、公开数据集条款）；②隐私保护（脱敏个人信息）；③版权合规（避免侵权数据）；④质量合规（无虚假标注）；⑤留存合规文档（授权文件、脱敏记录）。4.说明模型过拟合的判断方法及解决思路。答案：判断：训练集损失下降但验证集上升，训练准确率远高于验证集。解决：①增加数据量/增强；②正则化（Dropout、L2）；③早停；④简化模型；⑤清洗噪声数据。六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡AIGC训练中的“数据量”与“数据质量”？答案：平衡需三方面：①优先保质量，小批量高质量数据比大量低质量数据更有效，通过规则细化、双标注审核严格质控；②合理扩充，在质量可控下用合规公开数据、内部数据或数据增强（文本替换、图像翻转）提升多样性；③动态调整，若过拟合则加高质量数据，欠拟合则扩充数据量，结合正则化平衡两者，确保泛化能力。2.多模态AIGC训练中，文本与图像对齐的关键挑战及应对策略？答案：挑战：①模态特征异质性（文本离散、图像连续）；②语义对齐模糊（抽象描述）；③标注成本高。应对：①用跨模态预训练模型（CLIP）学习联合特征；②对比学习拉近匹配对、拉远不匹配对；③弱监督标注（图像标签关联文本）降成本；④数据增强（文本生成图像、图像生成描述）提升对齐数据量。答案汇总一、填空题1.人工智能生成内容2.AdamW3.生成式4.Dropout5.预训练（底层）6.潜在（Latent）7.ROUGE8.MD5（SHA-256）9.图像10.量化二、单项选择题1.D2.B3.C4.C5.C6.A7.C8.B