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2025大模型开发秋招试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个是深度学习框架？

A.MySQL

B.TensorFlow

C.Redis

D.Kafka

2.大模型训练中常用的优化算法是？

A.牛顿法

B.随机梯度下降

C.二分法

D.冒泡排序

3.以下哪种激活函数具有“死亡ReLU”问题？

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.LeakyReLU

4.大模型微调时通常冻结的是？

A.输入层

B.输出层

C.部分隐藏层

D.所有层

5.注意力机制最早用于？

A.图像分类

B.机器翻译

C.语音识别

D.目标检测

6.以下哪个不是大模型评估指标？

A.BLEU

B.ROUGE

C.AUC

D.FID

7.大模型训练数据的清洗不包括？

A.去除重复数据

B.数据标注

C.去除噪声数据

D.统一数据格式

8.以下哪种架构常用于大语言模型？

A.RNN

B.CNN

C.Transformer

D.LSTM

9.大模型推理时，减少计算量的方法是？

A.增加模型层数

B.量化模型

C.增加训练数据

D.提高学习率

10.以下哪个是开源的大模型？

A.GPT-4

B.PaLM

C.Llama

D.Claude

多项选择题（每题2分，共10题）

1.大模型训练需要考虑的因素有？

A.计算资源

B.数据质量

C.模型架构

D.训练时间

2.以下属于自然语言处理任务的有？

A.文本分类

B.图像生成

C.情感分析

D.机器翻译

3.大模型的应用场景包括？

A.智能客服

B.自动驾驶

C.内容创作

D.医疗诊断

4.训练大模型可能遇到的问题有？

A.梯度消失

B.过拟合

C.内存不足

D.收敛速度慢

5.以下哪些是大模型的数据增强方法？

A.随机替换

B.数据合成

C.增加噪声

D.数据裁剪

6.大模型的评估维度有？

A.准确性

B.鲁棒性

C.可解释性

D.效率

7.优化大模型性能的方法有？

A.超参数调优

B.模型融合

C.数据增强

D.模型压缩

8.以下哪些是大模型的局限性？

A.缺乏常识

B.数据隐私问题

C.计算成本高

D.难以处理长文本

9.大模型训练中常用的分布式训练策略有？

A.数据并行

B.模型并行

C.混合并行

D.算法并行

10.以下哪些是大模型的训练技巧？

A.早停策略

B.学习率衰减

C.批量归一化

D.正则化

判断题（每题2分，共10题）

1.大模型的参数量越多，性能一定越好。（）

2.所有大模型都需要大量的标注数据进行训练。（）

3.注意力机制可以解决长序列依赖问题。（）

4.大模型推理时不需要考虑计算资源。（）

5.数据清洗对大模型训练没有影响。（）

6.增加模型层数一定能提高大模型的性能。（）

7.大模型的评估指标可以通用。（）

8.量化模型可以提高大模型的推理速度。（）

9.大模型训练时学习率越大越好。（）

10.所有大模型都可以进行微调。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述大模型微调的基本原理。

2.列举三种大模型训练时常用的优化器及其特点。

3.大模型推理时面临的主要挑战有哪些？

4.数据质量对大模型训练有什么影响？

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论大模型在医疗领域应用的机遇与挑战。

2.如何平衡大模型的性能和计算成本？

3.谈谈大模型的可解释性对其应用的重要性。

4.分析大模型对就业市场可能产生的影响。

答案

单项选择题

1.B

2.B

3.C

4.C

5.B

6.C

7.B

8.C

9.B

10.C

多项选择题

1.ABCD

2.ACD

3.ACD

4.ABCD

5.ABC

6.ABCD

7.ABCD

8.ABCD

9.ABC

10.ABCD

判断题

1.×

2.×

3.√

4.×

5.×

6.×

7.×

8.√

9.×

10.×

简答题

1.大模型微调基于预训练模型，在特定任务数据集上继续训练。固定部分层参数，调整部分参数以适应新任务，减少训练成本和数据需求。

2.随机梯度下降：简单易实现，但收敛慢；Adagrad：自适应调整学习率，适合稀疏数据；Adam：结合动量和自适应学习率，收敛快且稳定。

3.主要挑战有计算资源需求大、推理速度慢、内存占用高，还需考虑模型精度与效率平衡。

4.高质量数据可提升模型准确性、泛化能力和收敛速度；低质量数据会导致过拟合、训练不稳定，降低模型