青少年大语言模型应用大赛(高中组)模拟试题
欢迎参加本次青少年大语言模型应用大赛模拟考试,请认真阅读题目并作答。
1. 考生基本信息
姓名:
班级:
2. 下列不属于人工智能三大主流学派的是
符号主义
连接主义
行为主义
构造主义
3. 监督学习、无监督学习、强化学习的划分依据是
模型大小
数据是否有标签及学习方式
神经网络层数
训练速度
4. 神经网络中,根据误差调整权重的过程称为
前向传播
反向传播
自回归
注意力机制
5. 模型在训练集表现很好,但在测试集表现很差,这种现象称为
欠拟合
过拟合
梯度消失
梯度爆炸
6. 下列任务中,属于 “聚类” 典型应用的是
根据房价特征预测价格
将未标注的新闻自动分组
判断邮件是否为垃圾邮件
根据历史数据预测气温
7. 关于 RNN 序列模型,下列说法正确的是
擅长处理超长文本,无明显缺点
存在长距离依赖问题,易梯度消失
是当前大语言模型的主流架构
基于 Transformer 实现
8. 大模型训练三阶段的正确顺序是
预训练 → 监督微调 SFT → 对齐 RLHF
监督微调 → 预训练 → 对齐
对齐 → 预训练 → 微调
预训练 → 对齐 → 监督微调
9. Transformer 架构中最核心的计算单元是
卷积层
池化层
注意力机制
循环层
10. GPT 类大语言模型采用的主流架构是
Encoder-Decoder
Encoder-Only
Decoder-Only
全连接网络
11. RAG 技术的核心作用是
加快模型训练速度
减少模型幻觉,增强事实准确性
扩大模型参数规模
提高模型参数量
12. 下列不属于大语言模型典型应用任务的是
文本生成
图像分类
信息抽取
代码生成
13. 大模型 “幻觉” 指的是
输出速度过慢
编造不存在的事实、数据
输出格式混乱
对敏感内容拒绝回答
14. 为避免大模型输出错误信息,下列做法不恰当的是
提供参考资料让模型引用
要求模型标注信息来源
完全信任模型输出直接使用
人工复核关键内容
15. 人工智能伦理问题不包括以下哪一项
数据隐私泄露
算法偏见与歧视
模型训练耗电
责任归属不清晰
16. 梯度下降的主要目的是
最大化损失函数
最小化损失函数
增加模型参数
减少训练数据
17. 符号主义主要依靠逻辑规则和知识表示实现智能。
对
错
18. 连接主义的核心是神经网络,模拟人脑神经元结构。
对
错
19. 监督学习必须使用带有标签的数据进行训练。
对
错
20. 无监督学习不需要人工标注标签。
对
错
21. 前向传播是神经网络根据输入计算输出的过程。
对
错
22. 损失函数越小,说明模型预测效果越差。
对
错
23. 训练集、验证集、测试集的数据可以完全混用。
对
错
24. 自回归语言模型是逐个生成下一个词或字符。
对
错
25. Transformer 完全依赖 RNN 结构实现序列处理。
对
错
26. 多模态大模型可以同时处理文本、图像、音频等信息。
对
错
27. 提示词工程的目标是通过优化指令提升模型输出质量。
对
错
28. 大模型参数越多,就一定不会出现幻觉。
对
错
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