AI选择题
1.在GPU显存严重受限(如24GB)的场景下,对70B级大模型进行全量微调不可行。以下哪种参数高效微调方案能在最低显存开销下完成训练,且推理时无额外延迟?
A.全量参数微调(Full Fine-tuning)
B.前缀微调(Prefix Tuning)
C.低秩适配(LoRA)
D.提示微调(Prompt Tuning)
2.在Midjourney中,可以生成可用作重复拼贴(无缝纹理)的图像的命令是( )
A.--stylize
B.--tile
C.--video
D.--iw
3.使用不同的Aspect Ratios(宽高比)会对生成图片产生什么影响?( )
A.完全改变图片的内容
B.保持图片内容不变,只调整长宽比例
C.改变图片的颜色和纹理
D.不会对图片产生任何影响
4.使用LoRA微调后,模型在验证集上表现提升,但在测试集上效果下降。以下哪项缓解措施最直接有效?
A.增大学习率
B.降低LoRA的 r 值或增加数据增强
C.增加训练轮数
D.提高温度参数
5.知识蒸馏(Knowledge Distillation)中,“软标签”(Soft Label)指的是什么?
A.人工标注的真实类别
B.教师模型输出的概率分布
C.经过加密处理的训练数据
D.低精度的量化权重
6.以下关于QLoRA的说法,错误的是?
A.QLoRA在LoRA的基础上引入了4-bit量化
B.QLoRA使用NF4(NormalFloat 4-bit)数据类型存储权重
C.QLoRA训练时需要将全部模型参数反量化回FP32进行计算
D.QLoRA通过双重量化进一步节省显存
7.在Midjourney中,想使用生成作业的ID生成原图片,应使用什么指令?( )
A./info
B./blend
C./prefer option set
D./show
8.关于多任务联合训练(Multi-task Learning),以下哪个是典型代表模型?
A.GPT-3
B.BERT
C.T5
D.GAN
9.使用DeepSpeed ZeRO-3进行分布式训练时,其主要优化原理是?
A.将模型参数分片到多个GPU,每个GPU仅保存部分参数
B.使用更低精度的浮点数进行计算
C.减少训练数据的batch size
D.使用CPU offload将全部参数移至内存
10.在模型量化中,动态量化(Dynamic Quantization)相比静态量化的优势是?
A.推理速度更快
B.无需校准数据即可应用
C.精度损失更小
D.支持更小的模型体积
11.关于LoRA与Adapter微调,以下说法正确的是?
A.LoRA在推理时比Adapter有更低的延迟
B.Adapter的可训练参数量一定比LoRA少
C.LoRA和Adapter均需修改模型架构
D.Adapter支持所有模型架构而LoRA不支持
12.若Stable Diffusion采用DDIM采样器,在相同步数下将采样器改为DPM++ 2M Karras,生成时间通常( )
A.增加超过50%
B.增加小于10%
C.几乎不变
D.减少超过20%
13.在Stable Diffusion XL中使用Refiner模型时,若总去噪步数设为20,Refiner介入时机参数设为0.8,则实际Refiner参与步数为( )
A.4步
B.5步
C. 16步
D. 20步
14.在指令微调(Instruction Tuning)中,对话模板(Chat Template)的作用是?
A.将训练数据随机打乱
B.将对话消息格式化为模型所需的特定结构
C.压缩训练数据大小
D.对训练数据进行增强
15.在模型训练中,若损失函数值长时间不下降且梯度值趋近于零,最可能的原因是?
A.学习率过大导致震荡
B.梯度消失(Vanishing Gradient)
C.过拟合
D.数据集过大
16.在提示词工程中,引入“Let‘s think step by step”主要利用了哪种推理增强机制?( )
A.链式思考(Chain-of-Thought, CoT)
B.自洽性(Self-Consistency)
C.反思(Reflection)
D.累积推理(Accumulative Reasoning)
17.在LlamaIndex中,代码 query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5, similarity_cutoff=0.7) 中 similarity_cutoff=0.7 的含义是?
A.检索结果的数量上限为0.7(取整为0)
B.仅保留与查询向量相似度≥0.7的文档片段
C.嵌入向量维度为0.7
D.检索排序权重中相似度占比70%
18.RAG系统中,若发现模型生成的答案与检索到的文档内容完全不相关,最可能的原因是?
A.文本分块大小设置不当
B.嵌入模型的语义映射精度不足,导致检索失配
C.温度参数设置过低
D.向量数据库容量不足
19.在RAG中,文本分块(Chunking)的块大小设置过大的主要负面影响是?
A.向量检索延迟降低
B.单个检索单元包含过多信息,稀释了精确匹配信号
C.知识更新更方便
D.向量维度自动下降
20.关于RAG与Fine-tuning的选型,以下说法正确的是?
A.RAG比Fine-tuning更适合让模型学习特定语气和表达风格
B.Fine-tuning比RAG更适合知识频繁更新的场景
C.RAG适合需要融合最新外部知识的场景,Fine-tuning适合风格化长期需求
D.RAG和Fine-tuning可以互相替代
21.在RAG系统中,查询重写(Query Rewriting)的主要目的是?
A.将用户问题加密以保护隐私
B.将用户口语化问题改写为更精确、适合检索的规范形式
C.缩短输入长度以降低推理成本
D.增加随机性以提升召回多样性
22.RAG系统的重排序(Rerank)环节,其核心价值在于?
A.减少检索结果数量
B.对初步召回结果进行精细语义排序,提升Top-K文档的质量
C.合并多个知识库的检索结果
D.替换嵌入模型
23.当RAG系统检索到的背景信息中完全不包含用户问题的答案时,设计良好的提示词应指示模型?
A.基于自身知识自由发挥
B.明确告知用户“根据现有资料无法回答该问题”
C.引导用户换一个问题
D.不输出任何内容
24.向量数据库中近似最近邻搜索(ANN)的主要挑战是?
A.不支持删除操作
B.在高维空间中平衡搜索精度、召回率与查询延迟
C.不支持增量索引
D.存储空间消耗极小
25.在RAG流程中,文档解析环节若遇到包含复杂表格和流程图的非结构化文档(如Keynote、PDF),以下做法最合理的是?
A.直接上传原始文件路径
B.开发自定义Reader解析复杂内容,或将文档转为标准格式后解析
C.仅提取纯文本内容忽略所有图表
D.调大检索召回数量以补偿信息损失
26.向量检索的 top_k 参数设置过大可能导致的问题是?
A.增加知识库更新频率
B.更多噪音进入生成上下文,降低回答质量且增加token消耗
C.检索速度提升
D.向量维度增加
27.嵌入模型(Embedding Model)选择的主要考量因素不包括?
A.模型的语义表征能力(如MTEB benchmark得分)
B.向量维度对存储和检索速度的影响
C.模型是否支持多语言
D.模型的文本生成速度
28.在RAG架构中,混合检索(Hybrid Search)通常指结合哪两种检索方式?
A.向量检索 + 关键词检索(BM25)
B.向量检索 + 图检索
C.关键词检索 + 规则检索
D.图检索 + 规则检索
29.使用LangChain构建RAG应用时,加载PDF文档应使用哪个Loader?
A.PyPDFLoader
B.TextLoader
C.JSONLoader
D.ExcelLoader
30.RAG系统的知识库更新频率较高时,应优先考虑的技术策略是?
A.每次更新后全量重新构建向量索引
B.采用支持增量索引的向量数据库
C.放弃RAG改用Fine-tuning
D.仅更新元数据不更新向量
31.在RAG评估指标中,回答的“忠实度”(Faithfulness)衡量的是?
A.回答是否流畅
B.回答中的事实是否可追溯到检索到的文档
C.回答长度是否合适
D.检索延迟是否达标
32.多模态RAG相比纯文本RAG的核心额外难度在于?
A.推理速度更快
B.需要建立支持图像等多模态数据的跨模态索引和检索机制
C.不需要嵌入模型
D.数据量更小
33.RAG系统中,上下文窗口限制(如128K token)对系统设计的影响不包括?
A.限制了单次可注入检索文档的总量
B.迫使开发者优化文档压缩和精炼策略
C.无需考虑,所有模型窗口均足够
D.影响分块策略和检索数量的上限
34.在Prompt中注入检索到的文档时,一种有效的优化手段是?
A.将所有检索文档全文注入
B.对文档进行摘要或提取关键句后再注入
C.随机选择部分文档注入
D.将文档直接放在提示词末尾
35.关于RAG系统的安全风险,以下说法正确的是?
A.RAG系统不存在数据泄露风险
B.用户查询可能通过检索触达知识库中的敏感文档,需严格权限控制
C.RAG系统无需审计和日志记录
D.RAG系统的检索过程不涉及用户隐私
36.Stable Diffusion中“Checkpoint”指的是( )
A.模型文件
B.提示词文件
C.生成历史
D.插件
37.设计多智能体系统时,为每个Agent定义明确职责边界的主要原因是?
A.让Agent之间可以互相替代
B.避免职责重叠导致的冲突和不确定性
C.减少Agent总数
D.让系统更自动化
38.关于智能体系统中Agent调用外部工具(Tool Calling)的安全设计,以下做法不正确的是?
A.所有Agent共享同一组账号凭据以简化管理
B.每个工具调用前进行权限校验
C.记录所有工具调用日志以备审计
D.敏感操作需用户二次确认
39.智能体系统使用ReAct(Reasoning + Acting)框架时,“推理”(Reasoning)阶段的作用是?
A.直接执行具体操作
B.思考当前状态并规划下一步行动
C.生成最终回答文本
D.存储记忆
40.当前大语言模型作为Agent的“大脑”,其关键能力瓶颈包括?
A.只能处理文本输入
B.无法调用外部工具
C.推理深度不足、规划能力有限、多步任务易出错
D.无法多轮对话
41.在Agent系统中,“记忆”(Memory)机制通常分为短期记忆和长期记忆。短期记忆在技术实现上通常对应?
A.向量数据库
B.当前对话的上下文窗口
C.外部知识库
D.模型的预训练参数
42.关于LangGraph在Agent开发中的定位,以下说法正确的是?
A.LangGraph是专门用于预训练大模型的框架
B.LangGraph用于构建有状态、可控制的LLM应用工作流
C.LangGraph仅支持单轮对话
D.LangGraph不支持工具调用
43.智能体系统在处理企业内部IT工单时,以下哪项安全设计最必要?
A.记录所有Agent操作的审计日志
B.允许Agent直接执行数据库删除操作
C.无需敏感词过滤
D.跳过权限校验以提升效率
44.多Agent系统中,Agent间通信的典型模式不包括?
A.点对点直接通信
B.通过中心化消息总线
C.通过共享记忆(Shared Memory)
D.所有Agent独立运行互不通信
45.在Agent系统的提示词工程中,“系统提示”(System Prompt)与“用户提示”(User Prompt)的正确关系是?
A.系统提示和用户提示可互换
B.系统提示定义Agent的全局行为约束和角色,用户提示承载当前具体任务
C.用户提示的优先级高于系统提示
D.系统提示仅在首次对话生效
46.Midjourney的--niji参数针对的是哪种风格模型?( )
A.动漫风格
B.写实照片风格
C.抽象艺术风格
D.建筑设计风格
47.当Agent执行需要多步推理和工具调用的复杂任务时,以下哪种策略可提升成功率?
A.将全部工具定义一次性注入上下文
B.采用“计划-执行-反思”循环,每步验证中间结果
C.降低推理温度使输出更确定
D.增大单次生成的token数
48.在多Agent系统中,用以下哪种方式管理所有Agent的知识最不可取?
A.每个Agent维护独立的知识库
B.使用共享知识库供所有Agent访问
C.将所有Agent的知识一次性写在主系统提示词中
D.通过RAG按需检索相关知识
49.Agent系统的“工具调用幻觉”(Tool Hallucination)指的是?
A.模型生成流畅但不真实的对话内容
B.模型生成的图像与文本不符
C.模型捏造不存在的工具或生成不符合工具定义的参数
D.模型拒绝调用任何工具
50.构建一个企业级智能客服Agent时,以下哪项不属于必须优先考虑的非功能性需求?
A.响应延迟(Latency)SLA
B.系统可观测性(日志、监控、追踪)
C.Agent的UI界面美观度
D.数据安全和权限控制
51.在Stable Diffusion中,下列哪种方法可有效降低“多手指”等人体结构缺陷?( )
A.将CFG Scale提高至20
B.在负面提示词中添加“extrafingers”
C.降低采样步数至10
D.使用更小的图像尺寸
52.模型推理时,如果输出包含输入序列和生成序列,提取新生成token的正确切片方式是?
A.output_ids[inputs['input_ids'].shape[0]:]
B.output_ids.squeeze()
C.output_ids[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
D.output_ids[:, -128:]
53.模型量化中,INT8量化相比FP16推理的主要权衡是?
A.精度更高但速度更慢
B.存储更小、速度更快但可能有一定精度损失
C.需要更多显存
D.不支持GPU推理
54.使用vLLM进行大模型服务化部署时,其核心优化技术PagedAttention解决的主要问题是?
A.模型精度不足
B.KV缓存碎片化和显存利用率低
C.并发请求数受限
D.训练速度慢
55.关于模型部署中的“预热”(Warmup),其目的是?
A.提升模型最终精度
B.在正式服务前完成JIT编译和缓存构建,避免首次请求延迟过高
C.减少模型参数量
D.增加训练轮数
56.在模型服务化场景中,批处理(Batching)的主要权衡是?
A.增大batch size一定降低延迟
B.增大batch size可能提升吞吐量,但会增加单次请求的排队延迟
C.批处理不适用于生成式模型
D.批处理会降低模型精度
57.以下关于模型部署中“流式输出”(Streaming)的说法正确的是?
A.流式输出比非流式输出更消耗token
B.流式输出通过逐token返回而非一次性输出全部内容,提升用户体验
C.流式输出不适用于大模型
D.流式输出会降低生成质量
58.在GPU资源有限的情况下,要同时部署多个不同的大模型服务,应采用哪种策略?
A.所有模型加载在同一GPU上,通过时间片切换
B.采用模型量化压缩减小体积,并使用显存动态调度
C.仅部署最小的模型
D.放弃GPU改用CPU部署
59.大模型服务化部署时,API请求头(Request Header)中的 Authorization 字段主要用于?
A.指定生成内容的格式
B.身份认证和访问控制
C.控制模型参数
D.记录请求日志
60.在生成式推理中,温度(Temperature)参数设置为0时,模型的行为是?
A.完全随机生成
B.每次都选择概率最高的token(贪婪解码)
C.拒绝生成任何内容
D.温度不能为0
61.在构建RAG(检索增强生成)问答系统时,系统提示词中加入“根据检索到的上下文回答,不知道就说不知道”的主要作用是( )
A.提升回答速度
B.减少模型幻觉
C.减少token消耗
D.简化提示词
62.在评估RAG系统时,“命中率”(Hit Rate)指的是?
A.生成的答案被用户点赞的比例
B.检索结果中包含正确答案的比例
C.系统正常运行的时间比例
D.API调用成功率
63.“自我一致性”(Self-Consistency)提示策略通过多次采样并投票来提升推理准确率,其适用于?
A.所有生成任务
B.具有确定答案的推理和数学问题
C.创意写作任务
D.图像生成任务
64.在评估大模型生成内容的“真实性”(Factuality)时,最可靠的评估方法是?
A.仅依靠模型自身的置信度评分
B.人工逐句核查
C.将生成内容与外部可信知识库进行对比验证
D.仅评估语法流畅度
65.高级提示词技术“最少到最多提示”(Least-to-Most Prompting)的核心策略是?
A.先解决简单子问题,再以此为基础解决复杂问题
B.一次性解决所有问题
C.从最复杂的问题开始推理
D.随机选择问题顺序
66.在多语言RAG场景中,如果嵌入模型不支持目标语言,直接的补救措施是?
A.放弃该语言的支持
B.先将用户问题翻译为模型支持的语言(如英语),检索后再翻译回答
C.使用随机向量
D.改用关键词匹配
67.在提示词工程中,“对抗性提示”(Adversarial Prompting)的研究目的是?
A.提高模型的生成速度
B.发现和修复模型的漏洞与安全风险
C.增加生成内容的多样性
D.降低API调用成本
68.在评估生成式AI系统时,“BLEU”和“ROUGE”这类指标的局限性在于?
A.计算速度过慢
B.主要基于n-gram重叠,无法有效评估语义相似性和创造性
C.只适用于中文
D.不适用于自动评估
69.使用结构化提示词(分点列出要求)相比大段文字的优势不包括( )
A.模型更容易理解和遵循
B.便于调试和修改
C.减少token消耗
D.减少遗漏要求的概率
70.在处理企业敏感数据的AI应用中,以下哪项不是数据脱敏的常用手段?
A.移除个人身份信息(PII)
B.使用差分隐私(Differential Privacy)添加噪声
C.对数据进行AES加密存储
D.随机打乱文本顺序
71.以下哪种场景最需要防范AI模型“幻觉”风险?
A.社交媒体趋势话题预测
B.医疗诊断报告自动生成系统
C.娱乐新闻标题生成
D.电商商品描述生成
72.为法律咨询场景微调大模型时,在正式启动微调前应优先评估?
A.采购多少块专业显卡
B.是否已有充足且高质量的法律案例数据满足微调规模要求
C.模型的API调用价格
D.团队的UI设计能力
73.企业AIGC系统处理用户输入数据时,以下安全处理原则正确的是?
A.将用户输入永久保存在明文日志中
B.对用户输入进行脱敏处理,且不用于模型训练(除非用户明确授权)
C.将用户输入直接用于训练共享模型以提升效果
D.在日志中完整记录用户输入以便追溯
74.某公司搭建多智能体系统用于营销内容创作,其中Creative Agent生成文案、Scheduler Agent安排发布、Analytics Agent追踪效果。以下设计中最不安全的是?
A.为每个Agent定义明确的职责边界
B.所有Agent共享同一组社交媒体账号的API密钥
C.设计Planner Agent协调调用
D.对每次Agent操作记录审计日志
75.以下哪项是使用ChatGPT进行编程时程序员应该注意的重要问题?( )
A.尽量使用复杂的算法和数据结构
B.遵循编程规范和最佳实践
C.忽略代码的可读性和可维护性
D.不需要进行代码审查和测试
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