大模型行业场景落地工程师考试试卷及答案

大模型行业场景落地工程师考试试卷及答案一、填空题（10题，每题1分）1.大模型推理加速常用技术包括量化、剪枝、______等。2.Prompt工程中，给模型提供少量示例的方法称为______。3.大模型行业落地中，常见垂直场景有金融、______、教育等。4.大模型落地需满足的合规要求包括数据隐私、______等。5.大模型部署常见方式有云端、______、边缘部署。6.向量数据库核心作用是存储和检索______。7.大模型参数高效微调的典型方法是______。8.中文文本中1个汉字约占______个Token。9.多模态大模型支持处理文本、图像、______等。10.大模型隐私保护技术包括联邦学习、______等。二、单项选择题（10题，每题2分）1.大模型落地第一步通常是？A.模型微调B.业务需求分析C.部署上线D.Prompt设计2.低延迟场景推理部署优先选？A.GPU云实例B.CPU服务器C.边缘GPUD.本地PC3.Few-shotPrompt的主要作用是？A.减少TokenB.提升任务适配性C.降低成本D.增加参数量4.数据治理核心优先级是？A.清洗B.标注C.脱敏D.采集5.向量数据库常用索引是？A.哈希索引B.树状索引C.ANN索引D.顺序索引6.LoRA微调优势不包括？A.少训练参数B.降硬件成本C.短训练时间D.提泛化能力7.不属于隐私保护技术的是？A.差分隐私B.联邦学习C.全参数微调D.同态加密8.大模型与业务系统集成常用方式是？A.API调用B.直接嵌代码C.本地部署D.数据集中9.性能评估不包括？A.准确率B.推理延迟C.参数量D.吞吐量10.需遵循的合规框架是？A.GDPRB.ISO9001C.CMMID.ITIL三、多项选择题（10题，每题2分）1.大模型落地核心维度包括？A.业务需求B.技术成本C.合规要求D.数据质量E.模型性能2.Prompt工程常用方法有？A.Zero-shotB.Few-shotC.Chain-of-ThoughtD.思维树E.全参数微调3.推理加速技术包括？A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.LoRAE.分布式训练4.数据治理内容包括？A.清洗B.脱敏C.标注D.存储E.删除5.部署架构组成包括？A.模型服务层B.数据层C.应用层D.监控层E.合规层6.隐私保护技术包括？A.差分隐私B.联邦学习C.同态加密D.模型蒸馏E.数据脱敏7.多模态落地场景包括？A.医疗影像分析B.图文客服C.视频理解D.语音转写E.文本生成8.微调适用场景是？A.通用任务B.垂直任务C.极少数据任务D.低延迟推理E.高定制需求9.性能评估维度包括？A.准确率B.延迟C.吞吐量D.资源占用E.合规性10.合规要求包括？A.数据最小化B.隐私保护C.可解释性D.安全审计E.模型透明化四、判断题（10题，每题2分）1.大模型落地不需要数据治理。（）2.LoRA微调比全参数微调硬件成本低。（）3.向量数据库只能存文本向量。（）4.多模态大模型支持图像理解。（）5.Zero-shot效果一定比Few-shot好。（）6.大模型部署必须依赖GPU。（）7.联邦学习需要数据集中。（）8.落地第一步是选通用大模型。（）9.所有场景都适合通用大模型。（）10.Token计算只与中文长度有关。（）五、简答题（4题，每题5分）1.大模型落地中数据治理的核心步骤是什么？2.Prompt工程在行业落地中的作用及关键方法？3.大模型推理部署的常见方式及适用场景？4.大模型落地中隐私保护的关键技术及场景？六、讨论题（2题，每题5分）1.如何平衡大模型落地中的性能、成本与合规？2.通用大模型与垂直大模型的落地选择策略？---答案部分一、填空题答案1.知识蒸馏2.Few-shot（少样本）3.医疗（或制造业、政务）4.内容安全（或数据最小化）5.本地部署6.向量（或文本/多模态向量）7.LoRA（低秩适应）8.1.3（或近似1）9.音频（或视频）10.差分隐私（或同态加密）二、单项选择题答案1.B2.C3.B4.C5.C6.D7.C8.A9.C10.A三、多项选择题答案1.ABCDE2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCE7.ABCD8.BE9.ABCD10.ABCDE四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.×8.×9.×10.×五、简答题答案1.数据治理核心步骤：①需求分析（明确业务数据需求）；②合规采集（收集合法数据）；③清洗（去噪声/重复）；④脱敏（替换敏感信息）；⑤标注（垂直任务标注）；⑥存储（安全合规存储）；⑦监控（跟踪质量与合规）。2.Prompt工程作用与方法：作用：降适配成本、提任务准确率、快速迭代。方法：Zero-shot（无示例）、Few-shot（少量示例）、Chain-of-Thought（分步推理）、模板化（固定业务格式）。3.部署方式及场景：①云端（高并发/弹性需求，如电商客服）；②边缘（低延迟，如工业故障诊断）；③本地（高隐私，如政务系统）；④混合（核心本地+非敏感云端，平衡安全成本）。4.隐私保护技术及场景：①差分隐私（医疗数据训练）；②联邦学习（金融联合风控）；③同态加密（敏感金融数据训练）；④数据脱敏（客服对话隐去用户信息）。六、讨论题答案1.平衡策略：①性能：选适配模型（垂直＞通用），用量化/剪枝加速；②成本：用LoRA微调，GPU云按需付费；③合规：提前合规评估，用隐私技术，定期审计。例：医疗场景用联邦学习平衡隐私与性能，