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2025大模型开发招聘面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个不是常见的深度学习框架？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.MySQL

D.Keras

2.大模型训练通常使用的硬件是？

A.CPU

B.GPU

C.硬盘

D.内存

3.以下哪种优化算法常用于大模型训练？

A.SGD

B.Dijkstra

C.A

D.Bellman-Ford

4.自然语言处理中，BERT模型基于什么架构？

A.RNN

B.CNN

C.Transformer

D.LSTM

5.大模型的参数量通常指的是？

A.训练数据的数量

B.模型中可学习参数的数量

C.训练的轮数

D.输入数据的维度

6.以下哪个不是大模型的应用场景？

A.图像识别

B.天气预报

C.智能客服

D.机器翻译

7.数据预处理中，归一化的目的是？

A.增加数据量

B.使数据分布更均匀

C.减少数据量

D.改变数据类型

8.大模型推理阶段主要关注的指标是？

A.准确率

B.召回率

C.推理速度

D.损失函数值

9.以下哪种技术可用于大模型的压缩？

A.数据增强

B.模型量化

C.数据清洗

D.特征提取

10.大模型训练时，过拟合的表现是？

A.训练集和测试集准确率都低

B.训练集准确率高，测试集准确率低

C.训练集和测试集准确率都高

D.训练集准确率低，测试集准确率高

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于大模型评估指标的有？

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.困惑度

2.大模型训练过程中可能遇到的问题有？

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.过拟合

D.欠拟合

3.常见的大模型微调方法有？

A.全量微调

B.冻结部分层微调

C.LoRA

D.数据增强微调

4.以下哪些是Transformer架构的组件？

A.多头注意力机制

B.前馈神经网络

C.卷积层

D.循环层

5.大模型的数据来源可以有？

A.互联网文本

B.专业书籍

C.社交媒体数据

D.企业内部数据

6.提升大模型性能的方法有？

A.增加训练数据

B.增大模型参数量

C.优化模型架构

D.调整超参数

7.大模型在医疗领域的应用可能包括？

A.疾病诊断

B.药物研发

C.医疗影像分析

D.病历生成

8.以下关于大模型的说法正确的有？

A.参数量越大性能一定越好

B.可以处理多种类型的数据

C.需要大量的计算资源

D.可用于生成内容

9.大模型训练时，数据划分通常分为？

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.样本集

10.大模型推理的优化策略有？

A.模型剪枝

B.量化推理

C.并行推理

D.缓存机制

判断题（每题2分，共10题）

1.大模型训练只能使用一种深度学习框架。（）

2.增加训练数据一定会提升大模型的性能。（）

3.梯度消失和梯度爆炸是大模型训练中常见的问题。（）

4.大模型的参数量和模型性能成正比。（）

5.自然语言处理中大模型只能处理文本数据。（）

6.模型量化可以减少大模型的存储空间和推理时间。（）

7.大模型训练时不需要进行数据预处理。（）

8.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）

9.微调大模型时不需要考虑原模型的架构。（）

10.大模型推理速度只和硬件有关。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述大模型训练中数据预处理的重要性。

数据预处理可提升数据质量，去除噪声和异常值，使数据格式统一，便于模型学习。还能进行归一化等操作，加速模型收敛，避免梯度问题，提升训练效率和模型性能。

2.什么是大模型的微调？

大模型微调是在预训练好的大模型基础上，使用特定领域或任务的少量数据进一步训练模型。可让模型适应新任务，减少训练成本和时间，提升模型在特定任务上的表现。

3.列举两种大模型压缩的方法。

一是模型量化，将模型参数从高精度数据类型转换为低精度，减少存储空间和计算量；二是模型剪枝，去除模型中不重要的连接或参数，简化模型结构。

4.大模型推理和训练的区别是什么？

训练是使用大量数据让模型学习知识，调整参数以最小化损失函数，计算量大、耗时长；推理是使用训练好的模型对新数据进行预测，更关注速度和效率。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论大模型在金融领域的应用前景和挑战。

应用前景：可用于风险评估、投资决策、客户服务等。挑战：数据隐私和安全问题突出，金融数据复杂且需专业解读，模型可解释性要求高，监管合规难度大。

2.如何平衡大模型的性能和资源消耗？