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2025大模型开发校招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个不是常见的大模型架构？

A.Transformer

B.RNN

C.KNN

D.GPT架构

答案：C

2.大模型训练中常用的优化器是？

A.Adam

B.SVM

C.Kmeans

D.PCA

答案：A

3.数据预处理时，归一化的作用是？

A.减少数据量

B.加快训练速度

C.增加数据维度

D.改变数据分布

答案：B

4.大模型微调通常是指？

A.重新训练整个模型

B.只训练部分层

C.增加模型层数

D.减小模型规模

答案：B

5.以下哪个是自然语言处理中的预训练任务？

A.图像分类

B.情感分析

C.掩码语言模型

D.目标检测

答案：C

6.大模型推理时主要考虑的是？

A.训练时间

B.计算资源和速度

C.数据多样性

D.模型深度

答案：B

7.用于评估大模型文本生成质量的指标是？

A.F1分数

B.BLEU分数

C.召回率

D.准确率

答案：B

8.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

答案：B

9.以下哪种技术可以提高大模型的泛化能力？

A.数据增强

B.增加模型参数

C.减少训练轮数

D.提高学习率

答案：A

10.大模型中的多头注意力机制作用是？

A.减少模型参数

B.提高模型并行性和捕捉不同特征

C.降低计算复杂度

D.增加模型深度

答案：B

多项选择题（每题2分，共10题）

1.大模型开发中常用的深度学习框架有？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Scikit-learn

D.Keras

答案：ABD

2.大模型数据来源可以包括？

A.网页文本

B.书籍

C.社交媒体数据

D.学术论文

答案：ABCD

3.提高大模型训练效率的方法有？

A.分布式训练

B.混合精度训练

C.模型量化

D.增加训练数据

答案：ABC

4.大模型应用场景包括？

A.智能客服

B.机器翻译

C.图像生成

D.自动驾驶决策

答案：ABC

5.大模型评估指标有？

A.困惑度

B.准确率

C.召回率

D.均方误差

答案：ABCD

6.大模型训练时数据清洗步骤可能包括？

A.去除重复数据

B.处理缺失值

C.去除噪声数据

D.数据标准化

答案：ABC

7.以下属于大模型安全问题的有？

A.数据泄露

B.模型被攻击

C.生成有害内容

D.模型参数过多

答案：ABC

8.大模型调优可以调整的参数有？

A.学习率

B.批量大小

C.隐藏层神经元数量

D.激活函数

答案：ABCD

9.大模型中的注意力机制可以分为？

A.全局注意力

B.局部注意力

C.多头注意力

D.自注意力

答案：ABCD

10.大模型开发中可能遇到的挑战有？

A.数据质量问题

B.计算资源不足

C.模型可解释性差

D.训练时间长

答案：ABCD

判断题（每题2分，共10题）

1.大模型训练时，数据越多越好，不需要考虑数据质量。（×）

2.所有大模型都必须从头开始训练。（×）

3.模型量化可以减少模型的存储空间和计算量。（√）

4.大模型推理时不需要考虑内存占用。（×）

5.预训练模型可以直接应用于所有任务，无需微调。（×）

6.增加模型层数一定能提高大模型性能。（×）

7.数据增强只适用于图像数据，不适用于文本数据。（×）

8.大模型训练时，学习率越大越好。（×）

9.多头注意力机制可以提高模型的表达能力。（√）

10.大模型评估只需要关注单一指标即可。（×）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述大模型微调的步骤。

答案：先准备与目标任务相关的数据集，再选择合适预训练模型。冻结部分层，修改输出层适配任务。设置训练参数，用新数据训练模型，最后评估微调后模型性能。

2.大模型训练中数据不均衡会带来什么问题，如何解决？

答案：问题是模型偏向多数类，对少数类预测差。解决办法有数据层面过采样少数类、欠采样多数类；算法层面调整损失函数权重，让模型更关注少数类。

3.解释大模型中的梯度消失和梯度爆炸问题。

答案：梯度消失指训练中梯度越来越小，参数更新慢甚至不更新，模型难收敛。梯度爆炸则是梯度变得极大，参数更新幅度过大，导致模型不稳定、不收敛。

4.列举大模型开发中数据标注的方法和注意事项。

答案：方法有人工标注、众包标注、自动标注。注意事项是标注标准要统一，标注人员需培训，保证标注质量，同时要审核标注结