2026年中科盘古测试题及答案

2026年中科盘古测试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.盘古大模型在预训练阶段采用的主要优化器是A.SGDB.AdamWC.AdaGradD.RMSprop2.在盘古-Σ架构中，用于实现超长序列高效并行的核心机制是A.张量并行B.流水线并行C.序列并行D.数据并行3.盘古MoE层中，专家路由的Top-K值默认取A.1B.2C.4D.84.盘古-α2.6B版本在中文CLUE榜单上平均得分首次突破A.80B.82.5C.85D.87.35.盘古模型进行继续预训练时，用于动态调整学习率的热身步数比例通常设为总步数的A.1%B.2%C.5%D.10%6.在盘古多任务微调框架中，用于缓解任务冲突的正则项技术是A.DropPathB.GradNormC.PCGradD.L2-SP7.盘古-β在推理阶段实现INT8量化后，模型体积约压缩为原始FP16的A.25%B.35%C.50%D.75%8.盘古模型采用的BPE词表构建工具是A.SentencePieceB.HuggingFaceTokenizerC.YouTokenToMeD.fastBPE9.盘古-Σ训练时用于监控损失尖峰的自动断点回退阈值设置为A.1.2×B.1.5×C.2.0×D.3.0×10.盘古模型在实现混合精度训练时，维护的主拷贝精度为A.FP32B.FP16C.BF16D.TF32二、填空题（每题2分，共20分）11.盘古-α最终训练语料规模约为_________TB。12.盘古MoE中，每个专家网络采用_________激活函数。13.盘古-Σ在2048卡A100集群上实现_________倍的线性加速比。14.盘古模型用于位置编码的改进方案名称是_________。15.盘古多模态版本视觉编码器基于_________架构。16.盘古-β在C-EvalHard子集上的准确率达到了_________%。17.盘古模型继续预训练时，用于数据去重的哈希函数是_________。18.盘古-Σ的注意力计算复杂度从O(n²)降至_________。19.盘古模型微调阶段默认的最大学习率为_________。20.盘古推理服务框架名称是_________。三、判断题（每题2分，共20分，正确打“√”，错误打“×”）21.盘古-α首次将稀疏注意力引入decoder-only结构。22.盘古-Σ支持在单卡A10080GB上推理128K长度输入。23.盘古MoE层中，负载均衡损失权重在整个训练过程中保持恒定。24.盘古模型采用LayerNorm而非RMSNorm。25.盘古-β的INT8量化方案对激活值采用逐通道对称量化。26.盘古多任务微调时，共享参数比例越高越能缓解遗忘。27.盘古-Σ的序列并行策略需要修改CUDA内核以实现通信融合。28.盘古模型在预训练阶段使用了课程学习策略，先短后长。29.盘古-α词表大小为64000，其中预留2000个特殊符号位。30.盘古推理框架支持动态批处理以提升GPU利用率。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述盘古-Σ如何通过双路环形拓扑降低超长序列的通信开销。32.说明盘古MoE中专家负载均衡损失的数学形式及其作用。33.概述盘古-β实现INT8量化后保持精度不降的两项关键技术。34.描述盘古多任务微调时采用的“任务路由掩码”机制。五、讨论题（每题5分，共20分）35.结合算力增长趋势，讨论盘古-Σ的序列并行策略能否直接扩展至1M长度，并指出潜在瓶颈。36.若将盘古MoE的专家数从32扩展至512，分析对训练稳定性、通信带宽和存储的三方面影响。37.在继续预训练阶段引入“时间加权数据混合”策略，探讨其对模型知识时效性与遗忘的权衡。38.针对盘古-β的INT8推理，讨论在边缘端部署时如何兼顾功耗、延迟与动态精度回退。答案与解析一、1B2C3B4D5C6C7C8A9B10A二、11.1.112.GeGLU13.188014.旋转位置编码RoPE15.ViT-e16.56.717.MinHash18.O(nlogn)19.2e-520.PanGu-Infer三、21×22√23×24×25√26×27√28√29√30√四、31.双路环形将序列维度与隐藏维度同时环切，通信步数从2(p−1)降至(p−1)，并通过融合All-Reduce与注意力计算隐藏通信，使带宽占用下降38%。32.损失项为α·Σf_i·P_i，f_i为专家i的选中比例，P_i为路由概率均值；强制均匀分布，防止少数专家过载，α=0.01时训练收敛速度提升12%。33.1)逐通道激活量化+KL散度校正，误差<0.5%；2)权重分组量化后使用离线尺度回退，关键层保持FP16，整体精度损失<0.3%。34.为每个任务生成二进制掩码，冻结无关专家，前向仅激活Top-2相关专家，反向仅更新掩码内参数，使任务间梯度冲突下降45%。五、35.1M长度需显存约16TB，超出单节点；通信量随长度线性增加，NVLink带宽饱和；需引入块稀疏与压缩通信，并采用分层存储，预计扩展效率降至55%。36.专家数↑→路由噪声↑需加大负载均衡损失；All-to-All通信量↑16倍，占用≥70%带宽；存储↑16倍，需模型并行+ZeRO-3，训练稳定性下降需梯度裁剪阈值调低30%。37.时间加权提升新数据采样概率，可缓解时