2025湖南专业技术人员继续教育人工智能大模型技术及应用试题及答案

2025湖南专业技术人员继续教育人工智能大模型技术及应用试题及答案

1.下列哪项技术有助于缓解大模型的“幻觉”问题？

A. 增加模型参数量

B. 引入检索增强生成（RAG）

C. 使用更复杂的激活函数

D. 减少训练数据多样性

答案：B

2下列哪项属于大模型的“对齐”（Alignment）目标？

A. 提高训练速度

B. 使模型输出符合人类价值观与意图

C. 增加模型层数

D. 扩大数据集规模

答案：B

3.大模型的“上下文窗口”指的是（ ）。

A. 模型训练时的批处理大小

B. 模型一次能处理的最大输入输出总长度

C. 模型参数的存储空间

D. 用户界面显示区域

答案：B

4.下列哪项技术可用于大模型推理加速？

A. 量化（Quantization）

B. 增加训练轮数

C. 扩大词汇表

D. 提高学习率

答案：A

5.“蒸馏”（Distillation）在大模型中的作用是（ ）。

A. 提高训练数据质量

B. 用大模型指导小模型学习，实现模型压缩

C. 增强模型创造力

D. 防止数据泄露

答案：B

6.（多选）提升大模型可靠性的方法包括（ ）。

A. 引入外部知识检索

B. 多轮人工审核

C. 设置输出置信度阈值

D. 完全依赖模型自生成

答案：A、B、C

7.大模型在医疗领域应用时，最关键的限制因素是（ ）。

A. 模型响应速度

B. 结果的可解释性与安全性

C. 支持多语言

D. 界面美观

答案：B

8.（多选）未来大模型发展趋势包括（ ）。

A. 更强的多模态融合能力

B. 更低的能耗与推理成本

C. 更好的实时交互与记忆能力

D. 完全取代人类决策

答案：A、B、C