2026秋招：大模型开发笔试题及答案

2026秋招：大模型开发笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的大模型训练框架？A.TensorFlowB.MySQLC.RedisD.Kafka2.大模型中注意力机制的核心作用是？A.加快训练速度B.处理序列数据时聚焦重要部分C.减少内存占用D.提高泛化能力3.下列哪种优化器常用于大模型训练？A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSProp4.大模型微调的目的是？A.增加模型复杂度B.使模型适合特定任务C.重新训练全部参数D.替换模型结构5.在大模型中，Embedding层的主要功能是？A.特征提取B.降维C.将离散输入转为连续向量表示D.模型加速6.以下不属于大模型评估指标的是？A.AccuracyB.RecallC.F1-ScoreD.SQL7.大模型训练过程中，削减梯度的目的是？A.避免梯度爆炸B.加速收敛C.增加随机性D.提高泛化性8.以下哪种技术可以减少大模型的参数量？A.量化B.数据增强C.正则化D.早停法9.大模型的数据预处理中，归一化的主要作用是？A.提高数据精度B.加速模型收敛C.扩充数据量D.去除数据噪声10.Transformer模型中多头注意力机制的好处是？A.减少计算量B.学习不同方面的表示C.简化模型结构D.避免过拟合多项选择题（每题2分，共10题）1.影响大模型训练速度的因素有？A.硬件性能B.数据加载速度C.模型复杂度D.优化器选择2.大模型部署时需要考虑的问题有？A.硬件资源B.延迟要求C.数据安全D.网络带宽3.训练大模型可用的数据类型有？A.文本数据B.图像数据C.音频数据D.视频数据4.以下能提高大模型泛化能力的方法有？A.正则化B.数据增强C.增加训练数据量D.早停法5.大模型中使用的激活函数有？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.LeakyReLU6.大模型推理优化的方法有？A.剪枝B.量化C.模型蒸馏D.缓存机制7.大模型训练可能遇到的问题有？A.梯度消失B.过拟合C.数据不平衡D.内存不足8.可用于大模型分布式训练的技术有？A.数据并行B.模型并行C.管道并行D.异步并行9.大模型微调的方式有？A.全量微调B.基于提示微调C.基于适配器微调D.冻结部分层微调10.大模型应用场景包括？A.智能客服B.图像生成C.语音识别D.机器翻译判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练时只需使用新采集的数据。（）2.注意力机制只能用于自然语言处理。（）3.量化可以有效降低大模型的内存需求。（）4.更大的学习率在大模型训练中总是能导致更快收敛。（）5.模型参数量越多，大模型性能一定越好。（）6.数据增强仅适用于图像数据。（）7.大模型推理时不需要返回梯度信息。（）8.剪枝就是去除大模型中完全不使用的参数。（）9.大模型训练需要使用GPU等加速硬件。（）10.大模型的评估只需要关注单一指标。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型量化的概念和作用。量化是将高精度数值（如浮点数）用低精度数值（如整数）替代。作用是减少内存占用，降低计算量，加快推理速度，提高模型部署效率。2.什么是大模型的过拟合，如何避免？过拟合指模型在训练数据上表现好，在测试数据上差。可通过增加训练数据、正则化、早停法、交叉验证、模型集成等方法避免。3.解释大模型中的数据并行和模型并行。数据并行是将数据分割到多个设备，每个设备运行相同模型并更新参数；模型并行是将模型分割到多个设备，不同设备处理模型不同部分。4.大模型开发中数据质量的重要性体现在哪些方面？高质量数据可使模型学习到正确的模式和规律，提升模型性能和泛化能力，减少误差和偏差。若数据质量差，模型可能不稳定、不准确。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型在医疗领域应用的机遇与挑战。机遇：辅助诊断、医学影像分析、药物研发等。挑战：数据隐私安全、模型可解释性低、医疗数据标注难、缺乏行业标准。2.谈谈大模型开发中开源与闭源的优缺点。开源优点是促进交流创新、节省开发成本；缺点是安全性和可控性差。闭源优点是安全可控、有商业支持；缺点是成本高、限制创新。3.如何在大模型开发中平衡性能和成本？可采用模型压缩技术如量化、剪枝，减少参数量和计算量；选择性价比高的硬件；优化训练和推理流程，提高资源利用率。4.讨论大模型对就业市场的影响。一方面创造新岗位，如大模型开发工程师等；另一方面可能替代部分重复性工作。从业者需提升技能以适应新需求。答案汇总单项选择题答案1.A2.B3.C4.B5.C6.D7.A8.A9.B10.B多项选择题答案1.ABCD2.