2026秋招：大模型开发题库及答案

2026秋招：大模型开发题库及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.大模型训练中常用的优化器是（）A.AdamB.SGDC.RMSpropD.以上都是2.以下哪种技术不属于大模型压缩技术？（）A.知识蒸馏B.剪枝C.量化D.预训练3.大模型的输入通常是（）A.图像B.文本C.音频D.以上都可能4.大模型的微调是指（）A.重新训练整个模型B.只训练部分层C.不改变模型参数D.随机调整参数5.注意力机制最早应用于（）A.图像识别B.自然语言处理C.语音识别D.自动驾驶6.以下哪个不是大模型的评价指标？（）A.准确率B.召回率C.损失函数值D.训练时间7.大模型训练时使用的数据并行是指（）A.多个GPU处理不同数据B.多个GPU处理相同数据C.多个CPU处理不同数据D.多个CPU处理相同数据8.大模型的上下文长度是指（）A.输入文本的最大长度B.输出文本的最大长度C.模型的层数D.模型的参数数量9.以下哪种方法可以提高大模型的泛化能力？（）A.增加训练数据B.增加模型参数C.减少训练轮数D.提高学习率10.大模型的推理阶段是指（）A.模型训练过程B.模型评估过程C.模型生成输出的过程D.模型参数调整过程多项选择题（每题2分，共20分）1.大模型的应用场景包括（）A.智能客服B.机器翻译C.图像生成D.医疗诊断2.大模型训练需要考虑的因素有（）A.数据质量B.模型架构C.计算资源D.训练时间3.以下属于大模型架构的有（）A.TransformerB.LSTMC.CNND.GPT4.大模型的压缩方法可以（）A.减少模型存储空间B.提高推理速度C.降低计算成本D.提高模型准确率5.评估大模型性能的指标有（）A.BLEU分数B.ROUGE分数C.F1值D.困惑度6.大模型的训练数据来源可以是（）A.互联网文本B.书籍C.新闻报道D.社交媒体7.以下哪些操作可以用于大模型的微调？（）A.调整学习率B.增加训练轮数C.冻结部分层D.更换优化器8.大模型的注意力机制可以（）A.提高模型对长序列的处理能力B.增强模型对关键信息的关注C.减少模型参数D.加速模型训练9.大模型在训练过程中可能遇到的问题有（）A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.欠拟合10.大模型的发展趋势包括（）A.多模态融合B.轻量化C.个性化D.开源化判断题（每题2分，共20分）1.大模型的参数越多，性能一定越好。（）2.大模型训练只能在GPU上进行。（）3.知识蒸馏是一种提高大模型准确率的方法。（）4.大模型的推理速度只与模型架构有关。（）5.注意力机制可以应用于图像、文本和音频等多种数据类型。（）6.大模型的微调可以显著提高模型在特定任务上的性能。（）7.增加训练数据一定会提高大模型的泛化能力。（）8.大模型的损失函数值越小，模型性能越好。（）9.大模型的上下文长度越长，模型的性能越好。（）10.大模型的训练和推理过程可以使用相同的计算资源。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述大模型训练中数据并行和模型并行的区别。2.大模型压缩的主要方法有哪些？3.什么是大模型的微调，有什么作用？4.如何评估大模型的性能？讨论题（每题5分，共20分）1.讨论大模型在医疗领域应用的机遇与挑战。2.分析大模型发展对就业市场的影响。3.探讨大模型训练中数据隐私和安全问题。4.谈谈大模型在教育领域的应用前景和可能存在的问题。答案单项选择题答案1.D2.D3.D4.B5.B6.D7.A8.A9.A10.C多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.AD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.AB9.ABCD10.ABCD判断题答案1.×2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×简答题答案1.数据并行是多个设备处理不同数据，模型参数相同，可加速训练；模型并行是将模型拆分到不同设备，不同设备处理模型不同部分，适用于超大模型。2.主要方法有剪枝，去除不重要连接；量化，降低参数精度；知识蒸馏，用大模型知识训练小模型。3.微调是在预训练模型基础上，用特定任务数据训练部分层。作用是让模型快速适应新任务，提高特定任务性能。4.可从准确率、召回率、F1值等指标评估分类任务；用BLEU、ROUGE评估文本生成；还可用困惑度衡量语言模型性能。讨论题答案1.机遇：辅助诊断、医学研究。挑战：数据隐私、模型可靠性、医疗法规限制。2.影响：创造新岗位如模型开发、维