2025年大語言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)考核試卷一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30題）1.2025年大語言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的主要發(fā)展趨勢(shì)是？A.更加注重計(jì)算資源B.更加注重模型規(guī)模C.更加注重模型效率和可解釋性D.更加注重模型應(yīng)用領(lǐng)域2.目前最先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型是？A.BERTB.GPT-4C.XLNetD.T53.預(yù)訓(xùn)練模型中，詞嵌入技術(shù)的目的是？A.提高模型計(jì)算速度B.提高模型存儲(chǔ)效率C.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示D.減少模型參數(shù)數(shù)量4.預(yù)訓(xùn)練模型中，自監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量5.預(yù)訓(xùn)練模型中，Transformer結(jié)構(gòu)的核心是？A.卷積層B.循環(huán)層C.自注意力機(jī)制D.全連接層6.預(yù)訓(xùn)練模型中，BERT模型的主要特點(diǎn)是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.預(yù)訓(xùn)練模型中，GPT模型的主要特點(diǎn)是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.預(yù)訓(xùn)練模型中，XLNet模型的主要特點(diǎn)是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.預(yù)訓(xùn)練模型中，T5模型的主要特點(diǎn)是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.預(yù)訓(xùn)練模型中，MaskedLanguageModel（MLM）的目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量11.預(yù)訓(xùn)練模型中，NextSentencePrediction（NSP）的目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量12.預(yù)訓(xùn)練模型中，ALBERT模型的主要特點(diǎn)是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本13.預(yù)訓(xùn)練模型中，BERTje模型的主要特點(diǎn)是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本14.預(yù)訓(xùn)練模型中，Electra模型的主要特點(diǎn)是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于預(yù)訓(xùn)練語言模型15.預(yù)訓(xùn)練模型中，DeBERTa模型的主要特點(diǎn)是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本16.預(yù)訓(xùn)練模型中，RoBERTa模型的主要特點(diǎn)是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本17.預(yù)訓(xùn)練模型中，ALBERT模型與BERT模型的主要區(qū)別是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本18.預(yù)訓(xùn)練模型中，BERTje模型與BERT模型的主要區(qū)別是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本19.預(yù)訓(xùn)練模型中，Electra模型與BERT模型的主要區(qū)別是？A.基于自回歸模型B.基于自編碼模型C.基于Transformer結(jié)構(gòu)D.基于預(yù)訓(xùn)練語言模型20.預(yù)訓(xùn)練模型中，DeBERTa模型與BERT模型的主要區(qū)別是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本21.預(yù)訓(xùn)練模型中，RoBERTa模型與BERT模型的主要區(qū)別是？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本22.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型微調(diào)的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量23.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型蒸餾的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量24.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型融合的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量25.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型剪枝的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量26.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型量化主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量27.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型壓縮的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量28.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型加速的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量29.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型輕量化的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量30.預(yù)訓(xùn)練模型中，模型優(yōu)化主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題）1.預(yù)訓(xùn)練模型的主要優(yōu)勢(shì)包括？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型復(fù)雜度D.增加模型參數(shù)數(shù)量2.預(yù)訓(xùn)練模型的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.語音識(shí)別D.推薦系統(tǒng)3.預(yù)訓(xùn)練模型的主要挑戰(zhàn)包括？A.模型訓(xùn)練成本高B.模型參數(shù)數(shù)量大C.模型可解釋性差D.模型泛化能力弱4.預(yù)訓(xùn)練模型的主要技術(shù)包括？A.詞嵌入技術(shù)B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)C.Transformer結(jié)構(gòu)D.模型微調(diào)5.預(yù)訓(xùn)練模型的主要評(píng)估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.AUC值6.預(yù)訓(xùn)練模型的主要優(yōu)化方法包括？A.模型剪枝B.模型量化C.模型壓縮D.模型加速7.預(yù)訓(xùn)練模型的主要發(fā)展趨勢(shì)包括？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本8.預(yù)訓(xùn)練模型的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括？A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)B.Transformer結(jié)構(gòu)C.模型微調(diào)D.模型蒸餾9.預(yù)訓(xùn)練模型的主要局限性包括？A.模型訓(xùn)練成本高B.模型參數(shù)數(shù)量大C.模型可解釋性差D.模型泛化能力弱10.預(yù)訓(xùn)練模型的主要研究方向包括？A.更小的模型參數(shù)B.更高的計(jì)算效率C.更強(qiáng)的泛化能力D.更低的訓(xùn)練成本三、判斷題（每題1分，共20題）1.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的泛化能力。2.預(yù)訓(xùn)練模型可以減少模型的訓(xùn)練時(shí)間。3.預(yù)訓(xùn)練模型可以降低模型的復(fù)雜度。4.預(yù)訓(xùn)練模型可以增加模型的參數(shù)數(shù)量。5.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的應(yīng)用領(lǐng)域。6.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的計(jì)算效率。7.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的可解釋性。8.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的訓(xùn)練成本。9.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的存儲(chǔ)效率。10.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的學(xué)習(xí)能力。11.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的泛化能力。12.預(yù)訓(xùn)練模型可以減少模型的訓(xùn)練時(shí)間。13.預(yù)訓(xùn)練模型可以降低模型的復(fù)雜度。14.預(yù)訓(xùn)練模型可以增加模型的參數(shù)數(shù)量。15.預(yù)訓(xùn)練模型可以提高模型的應(yīng)用領(lǐng)域。16.預(yù)訓(xùn)練模型