2026秋招：大模型开发试题及答案

2026秋招：大模型开发试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.大模型训练常用的优化器是（）A.AdaGradB.AdamC.RMSPropD.SGD2.以下不属于大模型评估指标的是（）A.BLEUB.ROUGEC.AUCD.Perplexity3.大模型微调时，冻结部分层的目的是（）A.加快训练速度B.减少内存使用C.防止过拟合D.以上都是4.最常用于文本生成的神经网络结构是（）A.CNNB.RNNC.TransformerD.Autoencoder5.大模型的数据并行是指（）A.模型分布到不同设备B.数据分割到不同设备C.对数据做不同变换D.不同设备使用不同数据6.提升大模型泛化能力的方法是（）A.增加训练数据B.减小模型规模C.提高学习率D.减少训练轮数7.大模型中多头注意力机制的作用是（）A.增加模型复杂度B.捕捉不同方面信息C.加快训练速度D.减少参数量8.以下哪个工具适合大模型训练监控（）A.TensorBoardB.PyTorchC.Scikit-learnD.Pandas9.大模型在生产环境部署时，需考虑的因素不包括（）A.成本B.延迟C.语言种类D.吞吐量10.大模型预训练目标通常是（）A.分类B.生成C.预测D.无监督学习任务二、多项选择题（每题2分，共20分）1.大模型训练可能面临的问题有（）A.过拟合B.梯度消失C.硬件资源不足D.数据不均衡2.大模型架构包含的组件有（）A.编码器B.解码器C.注意力机制D.全连接层3.可用于大模型推理加速的技术有（）A.模型量化B.知识蒸馏C.并行计算D.剪枝4.大模型数据预处理步骤包括（）A.清洗B.分词C.标注D.归一化5.训练大模型需考虑的硬件资源有（）A.GPUB.CPUC.内存D.硬盘6.评估大模型对话系统时的指标有（）A.准确性B.流畅性C.相关性D.多样性7.影响大模型性能的因素有（）A.数据质量B.模型架构C.训练策略D.优化器选择8.关于大模型微调，正确的是（）A.可在特定任务上提升性能B.微调数据量越大越好C.可采用不同学习率微调不同层D.微调时可冻结部分层9.大模型在医疗领域的应用有（）A.疾病诊断B.药物研发C.医学影像分析D.病历书写10.大模型安全方面的挑战包括（）A.数据隐私B.模型攻击C.偏见与歧视D.知识产权三、判断题（每题2分，共20分）1.大模型训练必须使用GPU。（）2.模型参数量越大，性能一定越好。（）3.注意力机制只能用于NLP任务。（）4.增加训练轮数一定能提升大模型性能。（）5.大模型推理时不需要梯度计算。（）6.数据增强可以提高大模型泛化能力。（）7.大模型开发中所有超参数都可自动调优。（）8.剪枝技术会降低大模型准确性。（）9.大模型生产环境中可用优化器动态调整参数。（）10.对抗训练可以提高大模型的鲁棒性。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述大模型中知识蒸馏的原理。知识蒸馏是将大的教师模型的知识传递给小的学生模型。教师模型复杂、性能好，学生模型简单、容易部署。通过让学生模型学习教师模型的输出概率分布，而非仅仅标注数据，使学生模型学习到教师模型的泛化能力，提升自身性能。2.大模型数据并行和模型并行的区别是什么？数据并行是将相同模型复制到多个设备，把数据分割到设备上进行训练，设备更新相同的梯度；模型并行是把模型分割到不同设备，数据在不同设备的模型部分依次计算，适用于模型参数量大的情况。3.说明大模型中随机失活（Dropout）的作用。随机失活在训练时随机丢弃部分神经元，防止神经元之间过度依赖，减少共适应问题。这样能避免模型过拟合，使模型在未见过的数据上也有较好表现，提升泛化能力，增加模型的鲁棒性。4.如何评估大模型生成文本的质量？可从流畅性、准确性、相关性、多样性等方面评估。流畅性看文本表达自然程度；准确性关注内容是否正确；相关性衡量与输入的关联度；多样性指生成内容的丰富程度，还可结合人工评估和自动指标如BLEU、ROUGE等。五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论大模型在金融领域应用的机遇与挑战。机遇：可用于风险评估、投资决策、客户服务等，提高效率和准确性。挑战：数据隐私和安全问题突出，金融数据敏感；模型可解释性差，难以满足监管要求；训练和维护成本高。2.谈谈大模型开发中数据不平衡的影响及解决办法。影响：导致模型偏向多数类，对少数类预测不准，降低整体性能。解决办法：可采用数据层面的过采样、欠采样，或在算法层面调整损失函数，为少数类样本分配更高权重。3.探讨大模型在教育领域的应用场景及潜在问题。应用场景：智能辅导、个性化学习计划制定、自动化评分等。潜在问题：数据隐私和安全难以保障，学生信息易泄露；模型可能存在偏见，影响教育公平；难以完全替代教师的情感关怀和互动。4.分析大模型训练成本高的原因及应对策略。原因：数据收集和标注成本高，硬件资源如GPU需求大，训练时间长能耗高。应对策略：使用开源数据集，合理选择硬件并采用并行计算；优化训练策略如知识蒸馏、剪枝，减少参数量。答案单项选择题答案1.B2.C3.D4.C5.B6.A7.B8.A9.C10.D多项