2026秋招：大模型开发题目及答案

2026秋招：大模型开发题目及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个不是常见的大模型训练框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MySQLD.JAX2.大模型的参数通常存储在：A.磁盘B.内存C.缓存D.寄存器3.自注意力机制最早出现在：A.BERTB.GPTC.TransformerD.ELMo4.大模型微调时常用的方法是：A.全量参数微调B.冻结部分层微调C.随机微调D.不微调5.以下哪种优化器常用于大模型训练？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad6.大模型推理时为了提高速度可采用：A.量化B.增加参数C.增加层数D.增加训练数据7.大模型的数据并行是指：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.大模型中用于文本生成的损失函数常为：A.MSEB.Cross-EntropyC.HuberD.MAE9.以下哪个是大模型预训练的目标？A.提高推理速度B.学习通用语言知识C.减少参数数量D.增加模型层数10.减少大模型过拟合可采用：A.增加训练数据B.增加模型复杂度C.减少正则化D.提高学习率多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型训练时的数据来源可以有：A.新闻文章B.社交媒体数据C.学术论文D.小说2.大模型的评估指标包括：A.准确率B.召回率C.F1值D.困惑度3.以下哪些技术可用于大模型压缩？A.剪枝B.量化C.蒸馏D.增加层数4.大模型的应用场景有：A.智能客服B.机器翻译C.图像识别D.文本摘要5.训练大模型时可能遇到的问题有：A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.欠拟合6.大模型的架构类型有：A.编码器架构B.解码器架构C.编码器-解码器架构D.循环架构7.大模型训练中的超参数有：A.学习率B.批次大小C.训练轮数D.激活函数8.大模型推理优化的方法有：A.模型量化B.模型剪枝C.并行计算D.增加训练数据9.以下哪些是大模型的优点？A.强大的语言理解能力B.泛化能力强C.可解释性好D.训练成本低10.用于大模型的硬件有：A.GPUB.TPUC.FPGAD.CPU判断题（每题2分，共10题）1.大模型训练时数据越多越好，不需要考虑数据质量。（）2.自注意力机制能有效捕捉长距离依赖关系。（）3.大模型推理速度只与硬件有关。（）4.大模型微调后性能一定比预训练模型好。（）5.增加模型层数一定能提高大模型性能。（）6.大模型训练时采用随机梯度下降一定会收敛。（）7.数据并行可以提高大模型训练效率。（）8.大模型的困惑度越低表示性能越好。（）9.大模型的可解释性很强。（）10.大模型预训练和微调的目标是一样的。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型训练中数据并行和模型并行的区别。数据并行是多个设备处理不同数据，梯度汇总更新模型；模型并行是将模型拆分到不同设备，每个设备处理模型的一部分，数据在设备间流转共同完成计算，以提升大规模模型训练效率。2.大模型微调的作用是什么？微调可让预训练大模型适应特定任务。利用已有通用知识，在少量特定数据上调整参数，能快速提升模型在该任务上的表现，节省训练成本和时间。3.列举两种大模型压缩的方法及原理。剪枝：去除模型中对输出影响小的连接或神经元，减少冗余参数。量化：将高精度参数转换为低精度表示，降低存储和计算需求，不显著损失性能。4.大模型评估时常用的困惑度是什么含义？困惑度衡量模型预测的不确定性。值越低，模型对数据越有把握，预测越准确，能反映模型对语言的理解和生成能力，是评估语言模型性能的重要指标。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型训练成本高的原因及可能的解决办法。原因：数据收集处理难、硬件算力需求高、训练时间长。办法：优化算法提高效率，采用模型压缩技术减少参数，利用开源数据和模型降低成本，探索分布式计算提升并行度。2.谈谈大模型在不同行业的应用前景与挑战。前景：医疗辅助诊断、金融风险评估、教育个性化辅导等。挑战：数据隐私保护，不同行业数据质量和标准差异大，模型可解释性和可靠性要求高，应用成本不菲。3.如何平衡大模型的性能与可解释性？可采用模型蒸馏，将大模型知识转移到小模型以提高可解释性；也可使用局部可解释模型，在保证性能的同时对模型局部决策给出解释；还可结合规则和统计方法提升整体可解释性。4.讨论大模型未来的发展趋势。未来大模型会更高效，如优化训练方法、压缩模型；应用更广泛深入，拓展到更多领域；跨模态融合加强，结合图像、语音等；且会更注重伦理和安全，保障数据与使用规范。答案单项选择题1.C2.B3.C4.B5.B6.A7.A8.B9.B10.A多项选择