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2025年AI预训练冲刺卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

1.请简述“预训练”（Pre-training）在人工智能模型发展中的意义和主要目标。

2.对比自监督学习（Self-supervisedLearning）和监督学习（SupervisedLearning）在数据利用方式和模型泛化能力方面的差异。

3.解释词嵌入（WordEmbedding）的概念及其作用。列举至少三种常见的词嵌入方法，并简述其原理。

二、

4.深入解释Transformer模型中“自注意力机制”（Self-AttentionMechanism）的计算过程。说明其在捕捉序列内部依赖关系方面的优势。

5.BERT和GPT在预训练目标和模型结构上有何主要区别？请分别说明。

6.什么是“掩码语言模型”（MaskedLanguageModel,MLM）？它在BERT预训练中扮演什么角色？请描述其基本原理。

三、

7.在使用BERT模型进行文本分类任务时，通常需要进行哪些步骤？请详细说明从加载数据到评估模型性能的主要流程。

8.什么是“微调”（Fine-tuning）？在预训练模型的基础上进行微调时，通常需要调整哪些超参数？为什么微调是必要的？

9.列举四种常见的自然语言处理（NLP）下游任务，并分别说明适用于这些任务的预训练模型类型（例如，BERT适用于分类、问答，GPT适用于生成等）。

四、

10.解释“困惑度”（Perplexity）作为语言模型评估指标的含义。它与模型预测的准确性有何关联？

11.在比较两个不同预训练模型的性能时，除了准确率（Accuracy）之外，还可以考虑哪些评估指标？请至少列举三种，并简要说明其适用场景。

12.什么是“迁移学习”（TransferLearning）？在AI预训练领域，迁移学习是如何体现的？

五、

13.描述在训练大型语言模型时，选择合适的学习率（LearningRate）和批大小（BatchSize）的重要性。简述不当选择可能带来的问题。

14.列举三种用于提高预训练模型效率或降低推理成本的技术，并简述其基本原理。

15.随着AI预训练技术的发展，讨论其在伦理方面可能面临的一些挑战（例如，数据偏见、模型可解释性、滥用风险等）。

六、

16.概述2024年自然语言处理领域预训练技术可能出现的一些重要发展趋势或新方向。

17.假设你需要为一个全新的领域构建一个基础的预训练语言模型，请简述你会考虑的关键步骤和需要解决的核心问题。

18.总结你认为在掌握AI预训练知识体系中，最核心的三个概念或技术，并简要说明原因。

试卷答案

一、

1.预训练通过在海量无标签数据上学习通用的语言表示和知识，使模型获得强大的泛化能力。其主要目标是让模型掌握丰富的语言规律、语义关系和世界常识，从而能够有效地适应各种下游任务，减少对大量人工标注数据的依赖，并提升模型在多种任务上的表现。

2.监督学习直接使用标注数据（输入-输出对）进行训练，模型学习从输入到输出的直接映射关系。自监督学习则利用数据本身内在的结构或关系（如掩码预测、顺序预测等）构造伪标签，在无标签数据上进行训练，学习数据的潜在表示。自监督学习通常需要更强大的模型和数据，但其学习到的表示更具泛化能力，因为它学习的是数据本身的内在规律，而不仅仅是输入到输出的特定映射。

3.词嵌入是将词汇映射到高维实数空间中的向量表示。其作用是将离散的词汇转换为连续的、低维的向量，使得语义相似的词在向量空间中距离相近，从而能够捕捉词汇间的语义关系，为下游的机器学习任务提供有效的特征表示。常见的词嵌入方法包括Word2Vec（含Skip-gram,CBOW）、GloVe（基于全局词频统计）、FastText（考虑词内部子词信息）。

二、

4.自注意力机制计算过程：对于序列中的每个词（查询Query），计算其与序列中所有词（包括自身，作为键Key）的向量之间的相似度（通常使用点积或缩放点积），得到一个权重分布；将这个权重分布应用到值Value上，进行加权求和，得到该词的最终表示。其优势在于能够直接捕捉序列中任意两个词之间的依赖关系，无论它们之间的距离有多远，避免了传统RNN/CNN结构中存在的距离衰减或顺序限制问题。

5.BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）的预训练目标是利用无标签文本学习深层的双向语境表示，它通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）两个任务进行，模型看到的是词的原始序列，从而能学习到丰富的上下文信息。GPT（GenerativePre-traine