大模型应用工程师考试试卷及答案

大模型应用工程师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.Transformer架构的核心组件是______。2.大模型Prompt工程中，提供少量示例的技巧称为______。3.大模型推理优化技术包括量化、剪枝和______。4.存储向量并支持快速检索的数据库称为______。5.大模型微调分为全参数微调和______微调。6.HuggingFace生态中，模型下载库是______。7.LangChain中连接大模型与外部数据的组件是______。8.大模型部署的常见方式包括云原生和______。9.多模态大模型代表有GPT-4V和______。10.大模型对齐方法之一是人类反馈强化学习（______）。答案：1.自注意力机制；2.少样本提示（Few-shot）；3.知识蒸馏；4.向量数据库；5.低秩适应（LoRA）；6.Transformers库；7.检索增强生成（RAG）；8.边缘；9.Gemini；10.RLHF二、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.大模型训练不包含的核心数据类型是？A.文本B.图像C.音频D.二进制文件2.Few-shotPrompting的主要作用是？A.降低参数量B.提升任务表现C.减少延迟D.增加泛化性3.向量数据库的检索方式是？A.关键词匹配B.语义相似度匹配C.正则匹配D.模糊匹配4.LoRA微调的优势是？A.效果更好B.训练数据更多C.参数量更少D.无需GPU5.LangChain中串联组件的是？A.ChainB.ToolC.PromptTemplateD.VectorStore6.多模态大模型不支持的模态是？A.文本B.图像C.视频D.基因序列7.量化推理的作用是？A.减少模型大小B.提升精度C.加速训练D.增加数据8.大模型对齐的核心目标是？A.提升速度B.符合人类偏好C.增加参数量D.降低成本9.HuggingFace模型文件格式常见为？A..h5B..pt/.binC..jsonD..csv10.大模型部署不包含的框架是？A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.PyTorchLightningD.Excel答案：1.D；2.B；3.B；4.C；5.A；6.D；7.A；8.B；9.B；10.D三、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.大模型推理优化技术包括？A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.全参数微调2.Prompt工程常用技巧有？A.Zero-shotB.Few-shotC.Chain-of-ThoughtD.PromptChaining3.向量数据库应用场景包括？A.RAGB.语义搜索C.推荐系统D.模型训练4.大模型微调分类包括？A.全参数微调B.LoRAC.QLoRAD.零样本微调5.LangChain核心组件包括？A.LLMB.PromptTemplateC.ChainD.VectorStore6.多模态大模型优势包括？A.跨模态理解B.丰富交互C.单任务最优D.低成本7.大模型部署方式包括？A.云原生B.边缘C.本地D.离线8.大模型对齐方法包括？A.RLHFB.DPOC.SFTD.全量训练9.大模型应用场景包括？A.问答系统B.代码生成C.图像生成D.自动驾驶10.大模型评估维度包括？A.准确性B.效率C.安全性D.可解释性答案：1.ABC；2.ABCD；3.ABC；4.ABC；5.ABCD；6.AB；7.ABCD；8.ABC；9.ABC；10.ABCD四、判断题（共10题，每题2分，共20分）1.Transformer是大模型的基础架构。（√）2.Prompt工程可完全替代大模型微调。（×）3.向量数据库存储原始数据而非向量。（×）4.大模型微调必须用全量数据。（×）5.LangChain仅支持文本大模型。（×）6.多模态大模型必须处理所有模态。（×）7.大模型推理优化只关注延迟。（×）8.RLHF是大模型对齐核心方法之一。（√）9.HuggingFace仅提供模型下载。（×）10.大模型部署必须依赖云服务。（×）五、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述Prompt工程的核心原则。答案：核心原则包括：①清晰性：指令简洁无歧义；②相关性：提示与任务强关联；③结构化：分步骤/示例提升理解；④适配性：选择零样本/少样本类型；⑤迭代优化：通过反馈调整提示效果。2.对比大模型微调与提示工程的优缺点。答案：微调优点：任务适配性强、效果稳定；缺点：成本高（数据/算力）、灵活性低。提示工程优点：成本低（无需训练）、多任务灵活；缺点：复杂任务效果有限、依赖提示设计能力。3.向量数据库在大模型应用中的作用？答案：存储文本/图像的向量表示，支持快速语义检索；在RAG场景中补充模型知识，解决“幻觉”问题；用于语义搜索、推荐系统，扩展大模型知识边界。4.大模型对齐的主要方法及目标？答案：方法：①SFT（监督微调）：用人类标注数据微调；②RLHF（人类反馈强化学习）：用偏好排序优化；③DPO（直接偏好优化）：简化RLHF流程。目标：让模型输出符合人类认知、道德规范，提升实用性与安全性。六、讨论题（共2题，每题5分，共10分）1.讨论大模型企业应用的主要挑战及解决方案。答案：挑战：①成本高：用LoRA/QLoRA微调、量化推理降本；②数据安全：私有部署+联邦学习保护数据；③幻觉问题：结合RAG提升准确性；④业务适配：定制微调+Prompt工程优化；⑤合规性：遵循GDPR等法规，开发合规模型。2.多模态与单模态大模型的应用差异及适配策略。答案：差异