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海飞丝网站建设中面临的技术问题_并提出可行的技术解决方案,你做的网站可视区域多少,开淘宝店铺的详细步骤,网店推广发展趋势LMCC大模型认证 青少年组 第一轮模拟样题题目总数#xff1a;22 总分数#xff1a;100选择题第 1 题 单选题在掩码语言模型预训练中#xff0c;核心任务“掩码预测”的主要目的是什么A.学习语言的深层双向上下文表征B.评估模型最终的分类准确率C.专门优化模型的文本生…LMCC大模型认证 青少年组 第一轮模拟样题题目总数22 总分数100选择题第 1 题 单选题在掩码语言模型预训练中核心任务“掩码预测”的主要目的是什么A.学习语言的深层双向上下文表征B.评估模型最终的分类准确率C.专门优化模型的文本生成流畅度D.减少模型训练所需的计算资源答案A第 2 题 单选题小明和小华在学习大语言模型时尝试让它写太空探险的故事。小明的提示词是“写一个关于太空探险的故事。” 小华的提示词是“请你扮演一位经验丰富的科幻小说家为中学生写一个大约 500 字 的短篇故事。故事的主角是一位名叫‘星尘’的年轻宇航员他在探索一颗未知行星时 意外发现了一个古老外星文明的遗迹。故事风格要紧张刺激结局要留下悬念。” 结果小华生成的故事比小明更好。从提示词工程的角度分析为什么小华能获得远比 小明更好的结果A.因为小华提问时大语言模型的知识库恰好更新了与“外星文明”相关的数据所以能写出更具体的内容。B.因为小华的提示词更长、更复杂根据提示工程原理投入的文字量与生成质量成 正比只要提示词足够长效果就会更好。C.因为小华的提示词为模型设定了明确的角色、目标受众和具体约束有效地引导了 模型的思维链使其在庞大的可能性空间中聚焦于一个高质量的输出方向。D.因为大语言模型具有真正的创造力和情感理解能力小华的提示词中“紧张刺激”和 “悬念”等词语激发了它的创作灵感。答案C第 3 题 单选题Transformer 架构中使大语言模型能够有效处理长距离依赖关系的关键组件是A.前馈神经网络B.层归一化C.自注意力机制D.残差连接答案C第 4 题 单选题指令微调的主要目的是什么A.让模型从零开始学习海量无标注数据中的通用知识。B.增强模型理解和遵循人类指令或意图的能力并改善其输出风格。C.大幅降低模型的基础参数量以提高推理速度。D.专门用于修复模型在预训练阶段产生的事实性错误。答案B第 5 题 单选题大语言模型中存在的社会偏见其主要根源最可能是A.模型训练时使用的 GPU 硬件存在设计缺陷。B.模型 Transformer 架构中的注意力机制算法存在固有偏差。C.模型从预训练数据中学习了现实世界中存在的社会偏见。D.模型在指令微调阶段工程师有意注入了有偏见的指令。答案C第 6 题 单选题目前主流的生成式大语言模型如 GPT 系列的核心架构通常基于A.编码器模型B.编码器-解码器模型C.解码器模型D.卷积神经网络模型答案C第 7 题 单选题用于指令微调的数据通常具有什么典型特征A.大规模、无标注的原始网页文本。B.由指令/问题 期望输出配对组成的监督数据集。C.纯粹的代码仓库和编程语言片段。D.未经处理的原始音频和图像数据。答案B第 8 题 单选题关于“贪心搜索”和“束搜索”这两种解码策略以下哪种说法是最准确的A.贪心搜索因为每次都选最好的所以总能生成最完美、最富有创造力的句子。B.束搜索需要同时考虑多条路径计算起来更复杂但它更有可能找到一个整体上更通顺、更合理的句子。C.束搜索的速度通常比贪心搜索更快因为它是并行的。D.这两种策略没有本质区别无论用哪一种AI 生成的句子质量都完全一样。答案B第 9 题 单选题大模型“人类对齐”的核心目标是使得模型的行为A.在所有的数学计算上达到零误差。B.无限接近地在所有任务上超越人类专家水平。C.符合人类的价值观、意图并做到安全、有帮助。D.其内部神经网络的计算过程对人类完全透明可解释。答案C第 10 题 单选题大语言模型在解决一道复杂的数学应用题时生成了一段非常长的思考过程其中包含了将问题分解为多个子步骤、对每个步骤进行详细解释、并逐步推导出中间结 果。这种推理模式的主要优势是什么A.能够确保最终答案的正确性避免计算错误。B.通过展示详尽的思维过程提高了解题逻辑的可解释性和可靠性。C.显著减少了模型处理问题所需的总时间和计算资源。D.主要目的是为了生成更多的文本内容使回答看起来更丰富。答案B第 11 题 单选题关于 AI 智能体的角色配置文件设置下列哪个说法是最准确的A.角色配置文件的主要作用是限制智能体的知识量防止它回答超出范围的问题。B.角色配置文件设置一旦完成就无法改变智能体将严格按照初始设定运行。C.角色配置文件是定义智能体核心身份、行为准则和对话风格的关键通常通过初始系统指令实现。D.角色配置文件的功能与用户每次对话的提问内容作用相同都是为智能体提供临时信息。答案C第 12 题 单选题在评估一个代码生成智能体时我们常使用 PassK 指标。假设我们有一个包含 n100 个编程问题的测试集。对于每个问题让智能体独立生成 k5 个不同的代码解 决方案。如果对于某个问题生成的 5 个方案中有任意一个能够通过单元测试该问 题就被视为“已解决”。最终在 100 个问题中有 60 个问题被成功解决。根据上述描述以下关于 PassK 的计算和解释哪一项是正确的A.这里 K5, Pass5 (60 / 100) * 100% 60%。这表示随机抽取一个生成方案其 通过测试的概率是 60%。B.这里 K5, Pass5 (60 / 100) * 100% 60%。这表示通过生成 5 个方案智能体 成功解决其中 60%问题的能力。C.这里 K100, Pass100 (60 / 100) * 100% 60%。这表示智能体解决了测试集 中 60%的问题。D.这里 K5, 但正确的计算方式应为 Pass5 (60 / (100 * 5)) * 100% 12%。 这表示所有生成方案的总通过率。答案B第 13 题 单选题下列哪一项通常不属于对大语言模型进行系统评测的核心内容A.模型训练所用 GPU 集群的实时功耗与散热效率B.模型在问答、摘要、代码生成等任务上的准确率与流畅度C.模型输出是否存在社会偏见、歧视性内容等安全性问题D.模型在数学推理、常识推理等复杂任务上的泛化能力答案A第 14 题 单选题在 Transformer 的自注意力机制中关于 Query、Key 和 Value 的来源以下哪一 项描述是最准确的A.Query、Key 和 Value 是由三个完全不同的、随机初始化的参数矩阵生成的与输入序列无关。B.Key 和 Value 是输入序列的嵌入向量本身而 Query 是目标序列的嵌入向量本身。C.Query 来自编码器的最终隐藏状态而 Key 和 Value 来自解码器的输入序列。D.Query、Key 和 Value 是由同一个输入向量通过三个不同的线性变换层权重矩阵 投影得到的。答案D第 15 题 单选题下列哪一项不属于测试时间拓展Test Time ScalingTTS技术A.对单个测试样本进行多种变换如翻转、裁剪并将所有变换版本的预测结果进行集成。B.在模型推理时仍然随机丢弃部分神经元进行多次前向传播并将结果平均以模拟集成效果提升健壮性。C.为每个测试样本定义一个辅助任务如旋转图片预测利用该样本对模型进行一 步梯度下降微调再完成主任务预测。D.在一个大型源数据集上预训练模型然后在一个较小的目标数据集上对模型的所有 权重进行微调。集上对模型的所有权重进行微调。答案D第 16 题 单选题为了保障社会群体的“公平安全”避免模型输出产生歧视性内容最关键的缓解方法是在哪个阶段介入A.仅在模型推理部署后通过实时过滤敏感词来屏蔽有害输出。B.主要依靠扩大模型规模期望其自动学习并消除偏见。C.在模型预训练和微调阶段系统性地清洗数据和引入公平性约束。D.完全依赖第三方评测机构在发布前进行一次性的偏见评估。答案C第 17 题 单选题当前意义上的“大语言模型”最显著的特征不包括以下哪一项A.模型参数量巨大但仅在特定领域的小规模数据上训练。B.展现出强大的涌现能力如推理、编程和创造性写作。C.基于“下一个词预测”等自监督目标在海量互联网文本上训练。D.具有强大的上下文学习能力无需梯度更新即可根据提示完成新任务。答案A第 18 题 单选题基于强化学习的推理能力优化方法面临的主要挑战是什么来源6547网题库 6547.cn/wenku/list/35