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大模型训练平台工程师招聘笔试考试试卷和答案
一、填空题(每题1分,共10分)
1.深度学习中常用的优化器有:SGD(随机梯度下降)、Adam。
-答案:Adam
2.数据并行的主要方式包括参数服务器和:AllReduce。
-答案:AllReduce
3.常见的分布式训练框架有Horovod、:PyTorchDistributed。
-答案:PyTorchDistributed
4.模型训练中过拟合的解决方法有:增加数据量、正则化等。
-答案:增加数据量
5.GPU的英文全称是:GraphicsProcessingUnit。
-答案:GraphicsProcessingUnit
6.在模型训练时,损失函数的作用是:衡量模型预测与真实值之间的差异。
-答案:衡量模型预测与真实值之间的差异
7.常见的图像数据增强方法有旋转、:翻转。
-答案:翻转
8.网络带宽的单位是:bps(比特每秒)。
-答案:bps(比特每秒)
9.分布式训练中用于同步模型参数的操作是:通信操作。
-答案:通信操作
10.训练平台的资源管理系统需要管理的资源类型包括计算资源、存储资源和:网络资源。
-答案:网络资源
二、单项选择题(每题2分,共20分)
1.以下哪种算法不是深度学习中的优化算法?
-A.AdaGrad
-B.SVM
-C.RMSProp
-D.Adadelta
-答案:B
2.在分布式训练中,参数服务器架构主要用于?
-A.数据并行
-B.模型并行
-C.混合并行
-D.都不适用
-答案:A
3.以下哪个不是GPU计算的优势?
-A.高并行性
-B.高内存带宽
-C.低功耗
-D.快速的计算速度
-答案:C
4.训练模型时,若损失函数在训练集上不断下降,但在验证集上上升,说明模型出现了?
-A.欠拟合
-B.过拟合
-C.梯度消失
-D.梯度爆炸
-答案:B
5.以下哪种数据格式常用于存储大规模图像数据?
-A.JSON
-B.XML
-C.HDF5
-D.CSV
-答案:C
6.深度学习模型训练中,批归一化(BatchNormalization)的作用是?
-A.加快模型收敛
-B.防止梯度消失
-C.降低模型复杂度
-D.提高模型泛化能力
-答案:D
7.在模型压缩中,剪枝的主要目的是?
-A.减少模型参数
-B.提高模型精度
-C.增加模型深度
-D.提升模型训练速度
-答案:A
8.以下哪个库常用于深度学习模型的分布式训练?
-A.Numpy
-B.Scikit-learn
-C.Horovod
-D.Pandas
-答案:C
9.模型训练时,若遇到梯度消失问题,以下哪种方法可能有效?
-A.增大学习率
-B.使用ReLU激活函数
-C.减少网络层数
-D.以上都可以
-答案:D
10.训练平台中,用于监控模型训练状态的工具是?
-A.Prometheus
-B.Kafka
-C.Spark
-D.Hadoop
-答案:A
三、多项选择题(每题2分,共20分)
1.以下哪些属于深度学习中的激活函数?
-A.Sigmoid
-B.ReLU
-C.Tanh
-D.Softmax
-答案:ABCD
2.分布式训练中,数据并行的优点包括?
-A.易于实现
-B.适合大规模数据集
-C.可以充分利用计算资源
-D.减少通信开销
-答案:ABC
3.以下哪些技术可以提高模型的泛化能力?
-A.数据增强
-B.正则化
-C.模型融合
-D.增加训练轮数
-答案:ABC
4.训练平台中,资源管理需要考虑的因素有?
-A.资源分配
-B.资源监控
-C.资源调度
-D.资源回收
-答案:ABCD
5.以下哪些是模型训练过程中可能出现的问题?
-A.梯度消失
-B.梯度爆炸
-C.过拟合
-D.欠拟合
-答案:ABCD
6.深度学习模型的加速方法有?
-A.模型剪枝
-B.量化
-C.知识蒸馏
-D.采用更高效的硬件
-答案:ABCD
7.在数据预处理中,常见的操作包括?
-A.数据清洗
-B.数据标准化
-C.数据归一化
-D.数据采样
-答案:ABCD
8.以下哪些属于分布式文件系统?
-A.HDFS
-B.Ceph
-C.GlusterFS
-D.NFS
-答案:ABC
9.训练平台需要具备的功能有?
-A.模型训练
-B.模型评估
-C.模型部署
-D.数据管理
-答案:ABCD
10.模型并行适用于以下哪些场景?
-A.模型规模超大
-B.数据量超大
-C.对计算资源要求高
-D.对通信带宽要求低
-答案:AC
四、判断题(每题2分,共20分)
1.梯度下降算法一定会收敛到全局最优解。(×)
-答案:×
2.模型并行比数据并行更适合大规模数据训练。(×)
-答案:×
3.GPU只能用于深度学习模型训练。(×)
-答案:×
4.增加模型的复杂度一
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