大模型预训练数据清洗工程师考试试卷及答案

大模型预训练数据清洗工程师考试试卷及答案试题部分一、填空题（共10题，每题1分）1.大模型预训练数据清洗中，去除重复文本的常用方法有______、SimHash等。2.数据清洗的核心步骤包括数据去重、缺失值处理、______、格式统一等。3.大模型数据中，低质量文本的典型表现有______、语义模糊、语法错误等。4.处理缺失值的常用方法有填充、删除、______等。5.大模型预训练数据需遵循的版权原则是______、授权使用。6.数据去重中，基于内容的去重通常依赖______算法。7.清洗后的数据需进行______评估，以验证质量是否达标。8.处理长文本冗余时，常用______方法压缩或摘要。9.大模型数据中的敏感信息包括个人隐私、______等。10.数据清洗pipeline中，______步骤是将非结构化文本转换为结构化格式的关键。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下哪种不是文本去重的常用工具？A.DedupeB.ElasticsearchC.PandasD.Photoshop2.大模型数据清洗中，处理乱码的核心是：A.替换为空格B.编码转换C.删除所有非ASCII字符D.人工标注3.以下哪项属于高质量预训练数据的特征？A.重复率>30%B.包含大量广告C.语义连贯D.格式混乱4.缺失值处理中，对于数值型数据，不建议的方法是：A.均值填充B.中位数填充C.随机填充D.删除整行5.大模型数据清洗需避免的是：A.保留合法授权数据B.去除敏感信息C.保留低质量重复数据D.统一文本格式6.以下哪种算法用于计算文本相似度？A.TF-IDFB.RSAC.AESD.MD57.数据清洗中，去除噪声文本的常用操作是：A.保留所有标点B.过滤空文本C.增加表情符号D.放大字体8.大模型预训练数据的规模通常以什么为单位？A.字节（B）B.千字节（KB）C.兆字节（MB）D.太字节（TB）9.以下哪项不属于敏感信息？A.身份证号B.邮箱地址C.公开新闻标题D.银行卡号10.数据清洗后，需进行的质量检查不包括：A.重复率检测B.缺失率检测C.敏感信息残留检测D.服务器性能检测三、多项选择题（共10题，每题2分）1.大模型预训练数据清洗的主要目标包括：A.提升数据质量B.降低训练成本C.保护隐私D.增加数据量2.文本去重的常用方法有：A.基于哈希的去重B.基于相似度的去重C.人工手动去重D.基于元数据的去重3.处理缺失值的方法包括：A.均值填充B.中位数填充C.模式填充D.直接删除4.大模型数据中的低质量文本类型有：A.乱码文本B.广告弹窗C.语义矛盾文本D.公开学术论文5.数据清洗需遵循的原则有：A.合法性B.完整性C.一致性D.高效性6.敏感信息脱敏的常用方法有：A.替换B.掩码C.删除D.加密7.大模型数据清洗的工具链可能包含：A.PandasB.SparkC.NLTKD.Photoshop8.格式统一的常见操作有：A.统一编码（UTF-8）B.统一标点（中文/英文）C.统一大小写D.统一字体大小9.质量评估的指标包括：A.重复率B.缺失率C.信噪比D.数据量10.以下属于数据清洗步骤的是：A.数据采集B.数据去重C.缺失值处理D.模型训练四、判断题（共10题，每题2分）1.大模型预训练数据越多越好，无需清洗。（）2.敏感信息脱敏是数据清洗的必要步骤。（）3.基于哈希的去重可完全替代基于相似度的去重。（）4.缺失值处理中，删除整行比填充更优。（）5.合法获取的数据无需检查版权。（）6.格式统一仅需统一编码，无需处理标点。（）7.重复文本会降低大模型训练效率。（）8.乱码文本可直接保留用于训练。（）9.数据清洗的质量评估可通过人工抽样完成。（）10.大模型数据清洗不涉及法律合规问题。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述大模型预训练数据清洗中“去重”的核心价值。2.处理文本缺失值时，需考虑哪些因素？3.大模型数据清洗中，如何识别并处理敏感信息？4.简述数据清洗pipeline的基本流程。六、讨论题（共2题，每题5分）1.大模型预训练数据清洗中，如何平衡“数据多样性”与“数据质量”？2.针对大模型预训练数据中的“低质量文本”（如广告、乱码），讨论不同清洗方法的优缺点。答案部分一、填空题答案1.MD5哈希2.噪声过滤3.垃圾文本（或乱码）4.插值法5.合法获取6.相似度计算7.质量8.文本摘要9.涉密内容10.格式转换二、单项选择题答案1.D2.B3.C4.C5.C6.A7.B8.D9.C10.D三、多项选择题答案1.ABC2.ABD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABC10.BC四、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×五、简答题答案1.去重核心价值：①降低训练成本（减少重复计算）；②提升泛化能力（避免过度拟合重复模式）；③减少隐私风险（降低敏感信息重复泄露概率）；④保证多样性（避免单一内容主导训练）。2.需考虑：①数据类型（文本/数值）；②缺失原因（随机/系统）；③数据规模（小样本不建议删除）；④模型容忍度（Transformer对缺失鲁棒性弱）。3.识别：正则匹配（身份证/邮箱）、NLP标注（实体识别）、关键词过滤；处理：脱敏（替换/掩码）、删除、加密、人工审核。4.流程：数据导入→初步检查→去重→缺失值处理→噪声过滤→格式统一→敏感脱敏→质量评估→数据导出。六、讨论题答案1.平衡方法：①分层清洗（不同来源数据差异化处理）；