人工智能大模型技术及应用试题及答案

人工智能大模型技术及应用试题及答案

1. 人工智能大模型与传统AI模型的核心差异在于（ ）

A. 仅依赖更多数据训练

B. 具备跨领域通用能力和上下文理解能力

C. 只能处理单一类型任务

D. 硬件依赖度更低

答案：B

2. 支撑当前主流大模型（如GPT系列）的核心技术架构是（ ）

A. 卷积神经网络（CNN）

B. 循环神经网络（RNN）

C. Transformer架构

D. 生成对抗网络（GAN）

答案：C

3. 大模型训练过程中“预训练-微调”模式的核心目的是（ ）

A. 减少模型参数数量

B. 降低硬件算力消耗

C. 先习得通用知识，再适配特定任务

D. 避免数据过拟合

答案：C

4. 下列属于大模型“涌现能力”的典型表现是（ ）

A. 训练数据量增加时，模型准确率线性提升

B. 参数规模突破临界值后，突然具备逻辑推理能力

C. 只能复现训练数据中的内容

D. 需人工逐任务设计推理规则

答案：B

5. 大模型应用中“幻觉”问题指的是（ ）

A. 模型输出内容与输入完全无关

B. 模型生成看似合理但与事实不符的虚假信息

C. 模型运行时出现算力过载

D. 模型无法处理多模态输入

答案：B

6. 下列属于大模型多模态能力的应用场景是（ ）

A. 仅根据文本生成会议纪要

B. 输入“蓝天白云”文本，生成对应图像并描述画面细节

C. 对单一类型数据（如纯文本）进行分类

D. 语音转文字的单向转换

答案：B

7. 企业使用大模型构建智能客服时，优先采用“私有微调”方案的核心原因是（ ）

A. 降低模型训练的算力成本

B. 适配企业专属知识库，保障数据安全

C. 减少模型参数数量

D. 简化部署流程

答案：B

8. 下列关于开源大模型（如LLaMA、Qwen）的表述，正确的是（ ）

A. 不可用于商业场景

B. 允许开发者修改模型代码和参数

C. 性能必然低于闭源大模型

D. 无需算力支持即可部署

答案：B

9. 大模型伦理规范中，“公平性”原则的核心要求是（ ）

A. 模型输出内容需完全一致

B. 避免模型生成带有性别、种族等歧视性内容

C. 对所有用户收取相同费用

D. 仅服务特定行业用户

答案：B

10. 大模型部署中的“模型量化”技术，主要目的是（ ）

A. 提升模型的训练速度

B. 减少模型存储空间和推理算力消耗

C. 增加模型的参数数量

D. 优化模型的预训练数据质量

答案：B

11. 下列属于大模型在金融领域合规应用的是（ ）

A. 直接替代风控人员进行信贷审批决策

B. 基于监管规则生成合规的理财产品说明

C. 生成虚假金融数据用于营销

D. 泄露客户隐私信息以优化服务

答案：B

12. 大模型技术发展中，“提示工程”的核心作用是（ ）

A. 增加模型的训练数据量

B. 通过优化输入指令提升模型输出质量

C. 修改模型的核心架构

D. 降低模型的参数规模

答案：B