2026秋招：大模型开发真题及答案

2026秋招：大模型开发真题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个不是大模型训练常用的优化器？A.AdamB.SGDC.AdaBoostD.RMSprop2.大模型中常用的激活函数ReLU的作用是？A.增加模型复杂度B.引入非线性C.减少参数数量D.提高训练速度3.哪种数据类型在大模型训练中应用较少？A.文本B.图像C.音频D.二进制代码4.大模型微调的目的是？A.减少训练时间B.适应特定任务C.增加模型规模D.提高泛化能力5.模型量化主要是为了？A.提高准确率B.减少存储空间和计算量C.增加模型可解释性D.提高数据安全性6.以下哪个不是大模型评估指标？A.准确率B.召回率C.压缩率D.F1值7.自注意力机制在大模型中的作用是？A.记忆长期依赖关系B.进行数据归一化C.减少过拟合D.加速反向传播8.大模型训练时常用的并行策略不包括？A.数据并行B.模型并行C.算法并行D.流水线并行9.NLP大模型中词嵌入的作用是？A.把文本转换为数字向量B.进行文本分类C.实现机器翻译D.压缩文本数据10.大模型中Dropout层的作用是？A.提高模型的扩展性B.防止过拟合C.加快训练速度D.提高模型的鲁棒性多项选择题（每题2分，共10题）1.大模型训练可能面临的问题有？A.数据稀疏B.过拟合C.梯度消失或爆炸D.训练资源不足2.大模型推理优化的方法有？A.模型量化B.剪枝C.缓存机制D.异步推理3.适合大模型应用的场景有？A.智能客服B.图像生成C.金融风险预测D.自动驾驶决策4.大模型中的注意力机制包括？A.全局注意力B.局部注意力C.多头注意力D.自我注意力5.训练大模型所需的数据特征有？A.大量性B.多样性C.准确性D.实时性6.在大模型开发中，关于数据标注正确的是？A.标注质量影响模型性能B.可采用众包方式标注C.仅适用于监督学习D.标注后数据可直接使用7.大模型的可解释性方法有？A.特征重要性分析B.决策树可视化C.层相关性传播D.注意力热力图8.大模型框架可包含以下哪些组件？A.数据加载器B.模型定义C.损失函数D.优化器9.大模型训练过程中可能用到的技巧有？A.学习率调度B.权值初始化C.批量归一化D.提前停止10.影响大模型性能的因素包括？A.模型架构B.训练数据质量C.超参数设置D.计算资源判断题（每题2分，共10题）1.大模型规模越大，性能就一定越好。（）2.大模型训练只能使用有监督学习算法。（）3.数据增强可以提高大模型的泛化能力。（）4.模型压缩不会影响大模型的性能。（）5.大模型推理时不需要进行任何优化。（）6.自监督学习在大模型开发中没有应用。（）7.大模型训练过程中，梯度下降的步数越多越好。（）8.多模态大模型可以处理多种类型的数据。（）9.大模型的可解释性与性能是相互促进的。（）10.大模型评估只需考虑准确率指标。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大模型开发中数据预处理的主要步骤。先收集数据，清洗掉错误、重复信息。再进行标注，为监督学习提供标签。接着做特征工程，提取关键特征。最后按比例划分训练集、验证集和测试集。2.什么是大模型的微调？有什么优势？微调是在预训练大模型基础上，用特定任务数据继续训练。优势是能快速适应新任务，减少训练时间和数据需求，利用预训练模型知识，提升新任务效果。3.大模型的可解释性为何重要？有助于理解模型决策过程，提升可信度。在金融、医疗等领域，可确保模型安全可靠，帮助发现潜在问题，优化模型，符合监管要求。4.大模型推理优化的意义是什么？能降低计算资源消耗，减少推理时间，提高响应速度，提升用户体验。还可降低部署成本，使模型在资源受限设备上也能高效运行。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大模型训练中过拟合的原因及解决办法。原因：数据量少、模型复杂、训练迭代次数多等。解决办法：增加数据量，采用数据增强；简化模型结构；使用正则化方法，如L1、L2正则化；运用Dropout层；使用早停策略。2.分析大模型在不同行业应用的挑战。不同行业数据特点不同，获取高质量标注数据难。行业对安全性、可解释性要求高。如金融需防风险，医疗要保证准确性。模型与行业业务流程融合也需大量工作。3.探讨大模型开发中如何平衡性能与可解释性。可采用混合架构，融合可解释模型与复杂模型。或者选择适当复杂度模型，结合特征重要性分析等方法增加解释性。也可先训练复杂模型，再提取规则构建可解释模型。4.谈谈大模型未来发展趋势。多模态融合发展，处理更多类型数据。与边缘计算结合，提升终端处理能力。更注重可解释性和安全性。模型规模可能会适度控制，出现更高效训练和推理方法。答案单项选择题答案1.C2.B3.D4.B5.B6.C7.A8.C9.A10.B多项选择题答案1.