2024年人工智能（AI）訓練師職業(yè)技能鑒定考試題庫（濃縮500題）

2024年人工智能(Al)訓練師職業(yè)技能鑒定考試題庫(濃縮

500題)

一、單選題

1.在機器學習領域，監(jiān)督學習常用于訓練哪種類型的機器人？

A、自適應機器人

B、自主機器人

C、有教師指導的機器人

D、強化學習機器人

答案：C

2.哪個指標用于衡量分類模型的一致性？

A、準確率

B、召回率

C、混淆度

D、Cohen'sKappa

答案：D

3.什么是自然語言處理中的文本嵌入(TextEmbedding)?

A、將文本轉換為數(shù)字向量的過程，以便在機器學習模型中使用

B、將文本轉換為圖像的過程

C、將文本進行分詞和標注的過程

D、將文本中的情感傾向進行量化的過程

答案：A

4.以下哪個是計算機視覺中常用的圖像分割方法?

A、Watershedsegmentation

B、LeveIsetsegmentation

C、Edgedetectionsegmentation

D、所有以上選項

答案：D

5.“深度學習"中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什么目的？

A、加速前向傳播

B、更新神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和偏置

C、確定網(wǎng)絡的結構

D、初始化網(wǎng)絡參數(shù)

答案：B

6.在訓練人工智能系統(tǒng)時，哪種指標用于評估模型的性能？

A、準確率

B、召回率

C、F1分數(shù)

D、所有以上選項

答案：D

7.自編碼器(Autoencoder)通常用于什么目的？

A、圖像生成

B、特征提取

C、文本翻譯

D\苜頻識別

答案：B

8.在訓練大模型時，為了處理過擬合，通常會使用哪種數(shù)據(jù)增強技術?

A、數(shù)據(jù)壓縮

B、旋轉和翻轉

C、增加噪聲

D、減少特征

答案：B

9.不屬于人工智能的學派是()

A、符號主義

B、機會主義

C、行為主義

D、連接主義

答案：B

10.什么是人工智能中的無監(jiān)督學習？

A、使用帶有標簽的數(shù)據(jù)訓練模型

B、使用沒有標簽的數(shù)據(jù)訓練模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結構和模式

C、依賴于人類專家的指導和反饋來訓練模型

D、側重于模擬人類的推理和決策過程

答案：B

11.大模型在自然語言處理中進行詞義消歧的一個關鍵能力是？

A、理解單詞的多種含義

B、忽略單詞的含義

C、根據(jù)上下文選擇正確的詞義

D、僅使用單詞的字面含義

答案：C

12.在機器學習中，“特征提取”通常指什么過程？

A、從數(shù)據(jù)中選擇重要的特征

B、轉換原始數(shù)據(jù)為更適合模型的形式

C、刪除不相關的特征

D、創(chuàng)建新的特征以增強模型性能

答案：B

13.下列直接影響傳統(tǒng)機器學習算法成敗的關鍵因素是哪個?

A、預處理

B、后處理

C、訓練方法

D、特征提取

答案：D

14.深度學習模型通常通過什么方式來防止過擬合？

A、增大數(shù)據(jù)集

B、減少網(wǎng)絡層數(shù)

GL1正則化

D、ropout

答案：D

15.GAN（生成對抗網(wǎng)絡）的訓練過程中，生成器和鑒別器的關系是什么？

A、互為輸入輸出

B、同時訓練和優(yōu)化

C、相互競爭和改進

D、獨立訓練和優(yōu)化

答案：C

16.句法分析和依存解析在NLP中有何不同？

A、句法分析關注單詞之間的語法關系，依存解析關注詞組如何組成句子

B、兩者是相同的概念

C、依存解析關注單詞之間的語法關系，句法分析關注詞組如何組成句子

D、句法分析用于生成文摘，依存解析用于機器翻譯

答案：C

17.知識圖譜的主要目的是什么？

A、數(shù)據(jù)存儲

B、信息檢索

C、知識表示和推理

D、數(shù)據(jù)分析

答案：C

18.“知識融合"指的是什么？

A、合并多個知識源的信息

B、增加新的知識到圖譜中

C、刪除冗余的知識

D、更新知識圖譜

答案：A

19.0是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。

A、專家系統(tǒng)

B、進化算法

C、遺傳算法

D、禁忌搜索

答案：A

20.大模型在哪些類型的任務中最有可能勝過小模型？

A、簡單任務

B\復雜任務

C、所有類型的任務

D、無法確定

答案：B

21.在自然語言處理中，"bigram”是指什么？

A、兩個字符的組合

B、兩個單詞的組合，常用于語言模型中

C、兩個句子的組合

D、兩個語言模型的組合

答案：B

22.如果我使用數(shù)據(jù)集的全部特征并且能夠達到100%的準確率，但在測試集上僅

能達到70%左右，這說明：（）。

A、欠擬合

B、模型很棒

C、過擬合

答案：C

23.在哪個領域，大模型可能會產(chǎn)生重大影響？

A、自動駕駛

B、醫(yī)療診斷

C、量子計算

D、所有以上

答案：D

24.在機器學習中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關系？

A、它們總是相互獨立

B、它們總是相互依賴

C、增加一個會導致另一個減少

D、它們總是同時增加

答案：C

25.在機器學習中，“滑動窗口"通常用于什么任務？

A、特征選擇

B、特征工程

C、時序數(shù)據(jù)分析

D、文本分類

答案：C

26.機器學習的簡稱是()。

AvI

B、ML

C、DL

D、NN

答案：B

27.在自然語言處理中，"parsing"通常指什么？

A、分析文本的句法結構以構建一棵解析樹

B、將文本翻譯成機器代碼

C、對文本進行拼寫和語法檢查

D、將文本轉換為音頻輸出

答案：A

28.()是一種具有非線性適應性信息處理能力的算法，可克服傳統(tǒng)人工智能方

法對模式識別、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷。

A、決策樹

B、隨機森林

C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡

D、貝葉斯學習

答案：C

29.在機器學習中，哪個指標用于衡量模型對不同類別的分類能力？

A、準確度

B、召回率

c、F1分數(shù)

D、混淆矩陣

答案：C

30.在計算機視覺任務中，語義分割的主要目的是什么？

A、目標檢測

B、圖像分類

C、對每個像素進行分類

D、姿態(tài)估計

答案：C

31.為了應對大模型的高能耗問題，研究者通常會采取哪些措施?

A、優(yōu)化算法以降低計算復雜度

B、使用更高效的硬件

C、轉向更小、更節(jié)能的模型架構

D、所有以上

答案：D

32.計算機視覺中，用于表示圖像亮度的術語是？

A、對比度

B、色彩

C、強度

D、紋理

答案：C

33."ImagePyramids"在計算機視覺中通常用來做什么？

A\提圖圖像對比度

B、加速圖像處理過程

C、改善圖像分辨率

D、實現(xiàn)圖像尺度不變性

答案：D

34.什么是大模型中的預訓練？

A、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練模型的過程

B、對模型參數(shù)進行初始化的過程

C、使用少量數(shù)據(jù)對模型進行微調的過程

D、將模型部署到實際應用場景的過程

答案：A

35.下面的（）是神經(jīng)網(wǎng)絡中所用的函數(shù)。

A、估價函數(shù)

B、適應度函數(shù)

G特性函數(shù)

D、信任函數(shù)

答案：C

36.在自然語言處理中，n-gram模型主要用于什么？

A、詞性標注

B、分詞

C、特征提取

D、情感分析

答案：c

37.下列哪個選項是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)的主要功能？

A、數(shù)據(jù)輸入

B、數(shù)據(jù)輸出

C、數(shù)據(jù)存儲和檢索

D、所有以上選項

答案：D

38.()中期，“統(tǒng)計學習”閃亮登場并迅速占據(jù)主流舞臺，代表性技術是支持向

量機以及更一般的“核方法”。

A、二十世紀七十年代

B、二十世紀八十年代

C、二十世紀九十年代

D、二十世紀六十年代

答案：C

39.信念傳播算法將變量消去法中的求和操作看作一個()過程，較好地解決了求

解多個邊際分布時的重復計算問題。

A、消息傳遞

B、消息累加

C、消息分辨

D、以上都對

答案：A

40.無人超市采用了。等多種智能技術，消費者在購物流程中將依次體驗自動身

份識別、自助導購服務、互動式營銷、商品位置偵測、線上購物車清單自動生成

和移動支付。

A、計算機視覺、深度學習算法、傳感器定位、圖像分析

B、虛擬技術，傳感器定位、圖像分析

C、聲紋識別技術、計算機視覺,深度學習算法

D、圖像識別、人臉識別、物體檢測、圖像分析

答案：A

41.NLP中的一個挑戰(zhàn)是如何有效地處理不規(guī)范的語言。這種語言的例子包括

A、學術論文和正式報告

B、法律文檔和政府出版物

C、社交媒體帖子和口語表達

D、新聞文章和編輯過的出版物

答案：C

42.在機器學習中，什么是特征工程？

A、選擇和創(chuàng)建輸入特征的過程

B、調整模型參數(shù)的過程

C、收集數(shù)據(jù)集的過程

D、評估模型性能的過程

答案：A

43.在訓練人工智能系統(tǒng)時，哪種數(shù)據(jù)集是必不可少的？

A、圖像數(shù)據(jù)集

B、文本數(shù)據(jù)集

C、音頻數(shù)據(jù)集

D、所有以上選項

答案：D

44.遺傳算法中所用的函數(shù)是()。

A、隸屬函數(shù)

B、適應度函數(shù)

C、啟發(fā)函數(shù)

D、作用函數(shù)

答案：B

45.在計算機視覺中，"BoW”通常指的是什么？

A、詞袋模型

B、括號內的單詞

C、二值化操作

D、位平面編碼

答案：A

46.對于線性不可分的數(shù)據(jù)，支持向量機的解決方式是()

A、軟間隔

B、硬間隔

C、核函數(shù)

D、以上選項均不正確

答案：C

47.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)在計算機視覺中的應用主要是

A、圖像分類

B、對象檢測

C、語義分割

D、所有以上選項

答案：D

48.()是人工智能的核心，是使計算機具有智能的主要方法，其應用遍及人工智

能的各個領域

A、深度學習

B、人機交互

C、機器學習

D、智能芯片

答案：C

49.在目標跟蹤領域，"MOTA"指標全稱是什么？

A、MeanObjectTrackingAccuracy

B、Mu11ipIeObjectTrackingAccuracy

C\MostIyOverIappingTrackingAccuracy

D、MaximumObjectTrackingAccuracy

答案：B

50.在數(shù)據(jù)挖掘中，交叉驗證的主要目的是什么？

A、提高模型的訓練速度

B、評估模型的泛化能力

C、減少模型的復雜度

D、增加模型的預測能力

答案：B

51.0是指數(shù)據(jù)減去一個總括統(tǒng)計量或模型擬合值時的殘余部分

A、極值

B、標準值

C、平均值

D、殘值

答案：D

52.在計算機算法中，下列哪個算法的時間復雜度為0(rT2)?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、歸并排序

D、堆排序

答案：A

53.假設我們獲得了具有n條記錄的數(shù)據(jù)集，其中輸入變量為x,輸出變量為y。

使用線性回歸方法對該數(shù)據(jù)集進行建模，將數(shù)據(jù)集隨機分為訓練集和測試集。如

果我們逐漸增加訓練集的大小，隨著訓練集大小的增加，則平均訓練誤差會發(fā)生

什么變化？()。

A、減少

B、不確定

C、以上都不對

答案：c

54.下列哪個選項是數(shù)據(jù)分析的主要方法？

A、描述性分析

B、預測性分析

C、診斷性分析

D、所有以上選項

答案：D

55.在機器學習中，滑動平均模型主要用于什么目的？

A、加快推理速度

B、提高模型的泛化能力

C、防止過擬合

D、減小計算資源需求

答案：B

56.大模型的存儲和計算需求通常是怎樣的特點？

A、低

B、中等

C、是j

D、與模型大小無關

答案：C

57.支持向量機(SVM)主要用于解決什么問題？

A、回歸問題

B、分類問題

C、聚類問題

D、降維問題

答案：B

58.機器學習按學習方法大致可分為()。

A、模擬人腦的機器學習和采用數(shù)學方法的機器學習

B、歸納學習,演繹學習、類比學習、分析學習

C、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習

D、結構化學習、非結構化學習

答案：B

59.在Python中，如何獲取一個列表的最后一^元素？

A\list[-1]

B、Iist[0]

C、Iist[1]

D、Iist[Ien(Iist)]

答案：A

60.在深度學習中，什么是激活函數(shù)的飽和現(xiàn)象？

A、激活函數(shù)輸出值接近于0或1的情況

B、激活函數(shù)輸出值在某一范圍內波動的情況

C、激活函數(shù)梯度接近于0的情況

D、激活函數(shù)輸出值不穩(wěn)定的情況

答案：C

61.在機器學習中，哪個概念描述了從歷史數(shù)據(jù)中學習并預測未來的能力？

A、監(jiān)督學習

B、無監(jiān)督學習

C、強化學習

D、深度學習

答案：A

62.在數(shù)據(jù)挖掘中，“欠擬合”是指什么現(xiàn)象？

A、模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的模式

B、模型過于復雜，對訓練數(shù)據(jù)過度敏感

C、模型的準確度非常高

D、模型的泛化能力很強

答案：A

63.下列哪個選項是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務？

A、數(shù)據(jù)分類

B、數(shù)據(jù)預測

C、數(shù)據(jù)清洗

D、所有以上選項

答案：D

64.“知識蒸播”在知識圖譜中是什么意思？

A、減少知識量的過程

B、根據(jù)一個大型的知識圖譜創(chuàng)建小型的知識圖譜

C、提取知識精華的過程

D、移除不必要的知識關聯(lián)

答案：B

65.以（）為中心是數(shù)據(jù)產(chǎn)品區(qū)別于其他類型產(chǎn)品的本質特征

A、客戶

B、分析

C、資源

D、數(shù)據(jù)

答案：D

66.傳統(tǒng)的機器學習方法包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習,其中監(jiān)督學習

是學習給定標簽的數(shù)據(jù)集。請問標簽為離散的類型,稱為分類,標簽為連續(xù)的類型,

稱為什么（）

A、給定標簽

B、離散

C、分類

D、回歸

答案：D

67."多模態(tài)知識圖譜"是什么意思?

A、包含多種類型數(shù)據(jù)的圖譜

B、同時使用多種硬件平臺的圖譜

C、包括多個獨立領域的圖譜

D、包括多種編程語言的圖譜

答案：A

68.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）為什么會出現(xiàn)梯度消失問題？

A、因為使用了ReLU激活函數(shù)

B、因為權重初始化不當

C、因為梯度爆炸

D、因為長時間依賴難以捕捉

答案：D

69."K-均值"（k-means）聚類算法中，"K"指的是什么？

A、數(shù)據(jù)點的數(shù)量

B、聚類中心的數(shù)量

C、特征的數(shù)量

D、迭代的次數(shù)

答案：B

70.以下哪個評價指標不適用于衡量分類模型的性能？

A、精確度（Precision）

B、召回率（RecaII）

C、F1分數(shù)

D、信息增益

答案：D

71.梯度為（）的點，就是損失函數(shù)的最小值點，一般認為此時模型達到了收斂。

A、-1

B、0

C、1

D\無窮大

答案：B

72.以下哪個是計算機視覺中常用的立體匹配算法？

A、SIFT

B、ORB

C、SURF

D、Stereomatching

答案：D

73.以下哪個軟件包用于矩陣和向量的科學計算？()。

A、Numpy

B、Pandas

GMatpIotIib

DvSeaborn

答案：A

74."L1正則化"與"L2正則化"有何不同？

A、L1產(chǎn)生稀疏解，而L2產(chǎn)生平滑解

B、L1用于分類，L2用于回歸

C、L1對異常值更敏感，L2對異常值更穩(wěn)定

D、L1比L2更容易計算

答案：A

75.人工智能的分類()

A、GN和AG

B、ANI和ANG

GANG和AGI

D、ANI和AGI

答案：D

76.以下哪個是大語言模型的例子？

A、GPT-3

B、LSTM

C、NN

D、RNN

答案：A

77.以下哪項是訓練大模型時常見的挑戰(zhàn)？

A、過擬合

B、欠擬合

C、快速收斂

D、無需調參

答案：A

78.研究某超市銷售記錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種

屬于數(shù)據(jù)挖掘的那類問題（）。

A、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

B、聚類

C、分類

D、自然語言處理

答案：A

79.哪種測試方法主要關注軟件在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性？

A、黑盒測試

B、白盒測試

C、灰盒測試

D、壓力測試

答案：D

80.在計算機算法中，下列哪個查找算法的平均時間復雜度為O(n)?

A、順序查找

B、二分查找

C、插值查找

D、B樹查找

答案：A

81.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么？

A、提高速度

B、減少內存占用

C、提高魯棒性

D、減少計算量

答案：C

82.“決策樹"中的"剪枝"(pruning)操作有什么作用？

A、增加模型的存儲空間

B、減少過擬合的風險

C、加速訓練過程

D、提高模型的泛化能力

答案：B

83.知識圖譜中的邊稱為？

A、連接邊

B、關系

C、屬性

D、特征

答案：B

84.哪種測試方法主要關注軟件的內部結構和實現(xiàn)細節(jié)?

A、黑盒測試

B、白盒測試

C、灰盒測試

D、壓力測試

答案：B

85.“知識抽取”通常包括哪些步驟？

A、實體識別、關系提取和事件檢測

B、文本挖掘和模式識別

C、數(shù)據(jù)清洗和轉換

D、信息檢索和排序

答案：A

86.邏輯回歸算法主要用于處理什么問題？

A、線性回歸問題

B、分類問題

C、聚類問題

D、時間序列預測問題

答案：B

87.下列哪個選項是大數(shù)據(jù)處理的主要挑戰(zhàn)?

A、數(shù)據(jù)的存儲和管理

B、數(shù)據(jù)的分析和解釋

C、數(shù)據(jù)的獲取和更新

D、所有以上選項

答案：D

88.以下哪個是強化學習的例子？

A、遺傳算法

B、支持向量機

C、Q-1earning

D、K-means聚類

答案：c

89.什么是人工智能中的可解釋性？

A、模型能夠生成人類可理解的解釋或理由

B、模型能夠處理大量數(shù)據(jù)的能力

C、模型訓練的速度有多快

D、模型在測試集上的準確率有多高

答案：A

90.()作為機器學習重要算法之一，是一種利用多個樹分類器進行分類和預測

的方法。

A、決策樹

B、隨機森林

C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡

D、貝葉斯學習

答案：B

91.機器人的智能程度通常根據(jù)哪種標準來評估？

A、計算速度

B、物理尺寸

C、智能級別

D、功能復雜性

答案：C

92."SentimentanaIysis”在商業(yè)上常用于什么目的?

A、檢測網(wǎng)絡上的惡意軟件

B、分析客戶對產(chǎn)品或服務的情感傾向

C、優(yōu)化搜索引擎的結果相關性

D、開發(fā)新的加密算法

答案：B

93.回歸測試的主要目的是什么？

A、確保新功能的穩(wěn)定性

B、確保修改后的功能穩(wěn)定性

C、確保所有功能的穩(wěn)定性

D、確保軟件的穩(wěn)定性

答案：B

94.以下哪個步驟不是機器學習所需的預處理工作()

A、數(shù)值屬性的標準化

B、變量相關性分析

C、異常值分析

D、與用戶討論分析需求

答案：D

95.在Python中，如何遍歷一個列表的元素？

A、foriteminIist:

B、foriteminIist():

C、foriteminIist[]:

D、foriteminIist{}:

答案：A

96.下列關于半樸素貝葉斯描述錯誤的為

A、假設屬性之間完全獨立

B、假設屬性之間部分相關

C、獨依賴估計為半樸素貝葉斯最常用的策略

D、假設所以屬性都依賴于同一個屬性

答案：A

97.大模型在訓練過程中常用的一種加速技術是?

A、提前停止

B、權重共享

C、延遲更新

D、多任務學習

答案：C

98.規(guī)則AT(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結論B

為真的()。

A、可信度

B、信度

C、信任增長度

D、概率

答案：B

99.在大模型的訓練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目的是什么？

A、減少訓練時間

B、防止過擬合

C、提高模型容量

D、增加模型的多樣性

答案：B

100.哪種搜索算法用于在非常大的搜索空間中找到近似最優(yōu)解？

A、深度優(yōu)先搜索

B、廣度優(yōu)先搜索

C、啟發(fā)式搜索

D、二分搜索

答案：C

101.下列哪個選項不屬于排序算法？

A、冒泡排序

B、快速排序

C、插入排序

D、數(shù)據(jù)庫查詢

答案：D

102.在機器學習中，"眾數(shù)"是哪種統(tǒng)計量的一個例子？

A、中心趨勢的度量

B、離散程度的度量

C、相關性的度量

D、偏態(tài)的度量

答案：A

103."K近鄰"（k-NN）算法在分類時使用了什么原則？

A、分割超平面

B、多數(shù)投票

C、最近鄰的類別

D、邊緣最大化

答案：C

104.大模型在訓練時，為了提高效率常常采用哪種技術?

A、批量訓練

B、在線學習

C、一次性加載所有數(shù)據(jù)

D、不使用任何技術

答案：A

105.大模型在深度學習中的一個挑戰(zhàn)是它們的訓練過程通常需要什么樣的硬件

支持？

A、低性能CPU

B、高性能GPU或TPU

C、僅軟件仿真

D、不需要特別硬件

答案：B

106.“知識嵌入"通常用什么模型實現(xiàn)？

A、深度學習模型

B、關系型數(shù)據(jù)庫模型

C、文件系統(tǒng)模型

D、Web服務模型

答案：A

107.CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務、（）和過程

實例

A、具體任務

B、分析

C、規(guī)劃

D、建模

答案：A

108.在自然語言處理中，"handcraftedfeatures”是指什么？

A、人工設計并提取的特征，用于機器學習模型

B、由用戶直接輸入的特征

C、通過自動化工具生成的特征

D、從數(shù)據(jù)庫中檢索的特征

答案：A

109.下面的（）是對產(chǎn)生式系統(tǒng)而言的。

A、歸結策略

B、控制策略

C、調度策略

D、支持集策略

答案：B

110.哪種軟件開發(fā)方法強調團隊協(xié)作和客戶參與？

A、瀑布模型

B、敏捷開發(fā)

C、V型模型

D、RAD模型

答案：B

111.以下哪個是大語言模型的挑戰(zhàn)？

A、如何提高模型的性能

B、如何減少訓練時間

C、如何防止過擬合

D、所有以上的

答案：D

112.不屬于人工智能的學派是()

A、符號主義

B、機會主義

C、行為主義

D、連接主義

答案：B

113.K-近鄰算法(KNN)中，"K"代表什么？

A、數(shù)據(jù)集大小

B、特征數(shù)量

C、最近的鄰居數(shù)

D、迭代次數(shù)

答案：C

114.自主機器人能夠根據(jù)什么來執(zhí)行任務?

A、遠程指令

B、預定程序

C、實時環(huán)境反饋

D、人為操作

答案：C

115.“拓撲地圖”在機器人導航中指的是什么？

A、地理區(qū)域的詳細地圖

B、三維空間的圖像表示

C、簡化的抽象空間布局圖

D、基于文本的地圖描述

答案：C

116.當數(shù)據(jù)特征不明顯、數(shù)據(jù)量少的時候，采用下面哪個模型()。

A、線性回歸

B、邏輯回歸

C、支持向量機

D、神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：C

117.“網(wǎng)格搜索"(gridsearch)通常用于什么目的？

A、數(shù)據(jù)預處理

B、特征選擇

C、超參數(shù)調優(yōu)

D、模型融合

答案：C

118.對一次數(shù)據(jù)進行深度處理或分析(如脫敏、歸約、標注'分析、挖掘等)之后

得到的“增值數(shù)據(jù)”稱為()

A、零次數(shù)據(jù)

B、一次數(shù)據(jù)

C、二次數(shù)據(jù)

D、三次數(shù)據(jù)

答案：C

119.長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)在NLP中的應用是什么？

A、用于圖像識別

B、用于處理和預測時間序列數(shù)據(jù)

C、在NLP中，特別是在處理順序數(shù)據(jù)如文本時，用于記住長期依賴關系

D、用于實時股票交易

答案：C

120.下面不屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的是()。

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

C、網(wǎng)絡森林

D、深度神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：C

121.決策樹算法在分裂節(jié)點時依據(jù)的是什么原則？

A、最大化信息炳

B、最小化信息增益

C、最大化信息增益

D、最小化均方誤差

答案：C

122.以下哪種類型的機器人最可能在家庭環(huán)境中使用？

A、工業(yè)機器人

B、服務機器人

C、軍事機器人

D、研究機器人

答案：B

123.在計算機視覺中，”BoW模型"主要用于什么？

A、實現(xiàn)圖像的詞袋表示

B、進行圖像的塊編碼

C、加速圖像檢索過程

D、描述圖像中的對象關系

答案：A

124.機器學習從不同的角度,有不同的分類方式,以下哪項不屬于按系統(tǒng)學習能

力分類的類別o()

A、監(jiān)督學習

B、無監(jiān)督學習

C、弱監(jiān)督學習

D、函數(shù)學習

答案：D

125.在自然語言處理中，語義消歧指的是什么？

A、從文本中移除歧義詞匯

B、確定單詞或短語在特定上下文中的確切意義

C、自動檢測拼寫

D、使計算機能夠發(fā)出人類語音

答案：B

126.TSP是()的縮寫。

A、梵塔問題

B、八數(shù)碼問題

C、旅行商問題

D、八皇后問題

答案：C

127.什么是強化學習中的探索策略？

A、一種在模型訓練中尋找最優(yōu)參數(shù)的策略

B、一種在決策過程中隨機選擇動作的策略，以探索新的可能性

C、一種用于選擇最佳特征的策略

D、一種用于評估模型性能的策略

答案：B

128.在Python中，如何計算一個字符串的長度？

A、Ien()

B、size()

CvlengthO

D、count()

答案：A

129.在數(shù)據(jù)標注過程中，以下哪種標注類型用于回歸問題？

A、連續(xù)標注

B、離散標注

C\有序標注

D、無序標注

答案：A

130.決策樹算法中，哪個參數(shù)用來衡量分裂的質量？

A、信息增益

B、基尼不純度

C、均方誤差

D、準確率

答案：A

131.什么是圖像識別任務中常用來減少參數(shù)數(shù)量和計算復雜度的技術?

A、數(shù)據(jù)增強

B、遷移學習

C、池化層

D、批量歸一化

答案：C

132.Transformer架構最初是為解決什么問題而提出的？

A、圖像分類

B、語音識別

C、機器翻譯

D、文本生成

答案：C

133.SVM（支持向量機）主要用于解決什么問題？

A、聚類問題

B、分類問題

G回歸問題

D、所有以上

答案：B

134.在計算機算法中，下列哪個排序算法的時間復雜度為0（rT2）?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、歸并排序

D、堆排序

答案：A

135.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結構不包括（）。

A、輸入層

B、隱層

C、輸出層

D、顯層

答案：D

136.“群體機器人學”研究的是以下哪種現(xiàn)象？

A、單個機器人的行為

B、多個機器人之間的交互與協(xié)作

C、機器人的結構設計

D、機器人的生產(chǎn)過程

答案：B

137.深度學習中的ReLU(RectifiedLinearllnit)激活函數(shù)有什么特點？

A、它輸出輸入值的平方

B、它添加了偏置項

C、它對負值進行壓縮

D、它對正值進行放大

答案：C

138.人工智能的定義是什么？

A、使機器能夠像人一樣思考和行動

B、使機器能夠執(zhí)行復雜的計算任務

C、使機器能夠模仿人類的某些智能行為

D、使機器能夠進行自我學習和改進

答案：C

139.在非均等代價下，希望最小化0

A、召回率

B、錯誤率

C、錯誤次數(shù)

D、總體代價

答案：D

140.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到0年成為世界主要人工智能創(chuàng)

新中心。

A、2020

B、2025

G2030

D、2035

答案：C

141.哪種類型的學習問題涉及到將實例分為預定義的標簽或類別？

A、回歸問題

B、分類問題

C、聚類問題

D、時間序列問題

答案：B

142.以下哪種類型的機器人主要用于執(zhí)行重復性任務？

A、自適應機器人

B、自主機器人

C、工業(yè)機器人

D、人形機器人

答案：C

143.BP神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構為（）。

A、反饋前向型

B、互連前向型

C、廣泛互連型

D、分層前向型

答案：D

144.什么是大模型中的參數(shù)共享？

A、不同模型之間共享相同的參數(shù)

B、不同層之間共享相同的參數(shù)

C、不同任務之間共享相同的參數(shù)

D、不同數(shù)據(jù)集之間共享相同的參數(shù)

答案：B

145.在深度學習中，DeconvNet（反卷積網(wǎng)絡）通常用于什么目的？

A、數(shù)據(jù)預處理

B、特征提取

C、上采樣和分割任務

D、下采樣和分類任務

答案：C

146."Hessian矩陣”在優(yōu)化問題中通常表示什么？

A、目標函數(shù)的二階導數(shù)矩陣

B、目標函數(shù)的梯度向量

C、目標函數(shù)的一階導數(shù)矩陣

D、目標函數(shù)的雅可比矩陣

答案：A

147,"F1分數(shù)”是評估分類模型性能的哪個方面？

A、精確率和召回率的調和平均

B、真正例和假正例的比例

C、真負例和假負例的比例

D、精確率和準確率的平均值

答案：A

148.下列哪個選項不屬于常見的遞歸算法？

A、斐波那契數(shù)列

B、階乘計算

C、快速排序

D、矩陣相乘

答案：D

149.下列哪項不是機器學習中的無監(jiān)督學習算法？

A、K-均值聚類

B、主成分分析(PCA)

G線性回歸

D、自組織映射(SOM)

答案：C

150.“知識嵌入"在知識圖譜中指的是什么？

A、將知識以向量形式表示

B、將知識以圖形形式表示

C、將知識以文本形式表示

D、將知識以音頻形式表示

答案：A

151.在神經(jīng)網(wǎng)絡中，“反向傳播”的主要作用是什么？

A、增加網(wǎng)絡層數(shù)

B、更新網(wǎng)絡權重

C、加速學習過程

D、減小計算量

答案：B

152.在軟件開發(fā)過程中，哪種方法主要用于評估軟件的安全性？

A、安全審計

B、安全掃描

C、安全測試

D、所有以上選項

答案：D

153.“本體匹配”在知識圖譜中指的是什么？

A、匹配不同的本體結構

B、確保本體的一致性

C、尋找相似的本體概念

D、合并多個本體

答案：C

154.在機器人技術中，用于模擬人類手部運動的機構被稱為什么?

A、操縱器

B、動態(tài)系統(tǒng)

C、末端執(zhí)行器

D、傳感器陣列

答案：c

155.大模型在圖像分類任務中的主要挑戰(zhàn)是什么？

A、缺乏足夠的標簽數(shù)據(jù)

B、計算成本過高

C、無法處理小圖像

D、無法處理大圖像

答案：A

156.專家系統(tǒng)是以()為基礎，以推理為核心的系統(tǒng)。

A、專家

B、軟件

C、知識

D、解決問題

答案：C

157.以下哪個是大語言模型的應用場景？

A、自動駕駛

B、語音識別

C、自然語言生成

D、所有的以上的

答案：D

158.不確定性是指()

A、隨機性

B、模糊性

C\不一致性

D、時變性

答案：A

159.“信息增益”在決策樹中的作用是什么？

A、評估節(jié)點的純度

B、分割數(shù)據(jù)集的特征選擇依據(jù)

C、確定樹的深度

D、定義葉節(jié)點的輸出值

答案：B

160.長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)通常用于解決什么問題？

A、圖像分類

B、語音識別

C、文本分類

D、序列預測

答案：D

161.在強化學習中，哪個概念描述了環(huán)境的反饋對智能體行為的影響？

A、狀態(tài)價值

B、策略

C、獎勵函數(shù)

D、目標狀態(tài)

答案：C

162.下列哪種方法通常用于處理類別不平衡的數(shù)據(jù)?

A、隨機初始化

B、數(shù)據(jù)標準化

C、重采樣

D、梯度下降

答案：C

163."過擬合"現(xiàn)象通常出現(xiàn)在哪種情況下？

A、訓練數(shù)據(jù)太少

B、模型復雜度太低

C、模型復雜度太高

D、測試數(shù)據(jù)太少

答案：C

164.在二叉查找樹中，葉子節(jié)點的個數(shù)等于多少？

A、n/2+1（n為節(jié)點數(shù)）

B、n/2（n為節(jié)點數(shù)）

C、n（n為節(jié)點數(shù)）-1（減一是因為根節(jié)點沒有左右子節(jié)點）

D、以上選項均不正確

答案：D

165.0是規(guī)則的置信度與先導的置信度之間的絕對差。

A、置信度差

B、信息差

C、置信度值

D、標準差

答案：A

166.在數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的“去重”是指什么？

A、刪除重復的數(shù)據(jù)

B、增加重復的數(shù)據(jù)

C、修改重復的數(shù)據(jù)

D、復制重復的數(shù)據(jù)

答案：A

167.以下哪個不是人工智能在醫(yī)療領域的應用？

A、疾病診斷

B、藥物研發(fā)

C、病人監(jiān)護

D、手術操作

答案：D

168.深度學習的實質是（）。

A、推理機制

B、映射機制

C、識別機制

D、模擬機制

答案：B

169.在機器學習中，支持向量機（SVM）中的“支持向量”是指什么？

A、數(shù)據(jù)點

B、超平面

C\邊緣

D、維度

答案：A

170.在數(shù)據(jù)挖掘中，“方差”主要指的是什么？

A、數(shù)據(jù)的離散程度

B、數(shù)據(jù)的中心趨勢

C、數(shù)據(jù)的分布形狀

D、數(shù)據(jù)的相關性

答案：A

171.驗證集和測試集，應該：()。

A、樣本來自同一分布

B、樣本來自不同分布

C、樣本之間有一一對應關系

D、擁有相同數(shù)量的樣本

答案：A

172.某籃運動員在三分線投球的命中率是2(1),他投球10次，恰好投進3個球

的概率0。

A、128(15)

B、16(3)

C、8(5)

Dx16(7)

答案：A

173.下列有關人工智能、機器學習、深度學習三者關系的說法正確的是()。

A、深度學習是實現(xiàn)機器學習的一種方法

B、深度學習是實現(xiàn)人工智能的一種技術。

C、人工智能是實現(xiàn)機器學習的一種方法。

D、深度學習是實現(xiàn)機器學習的一種技術。

答案：D

174.神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)有什么作用？

A、增加網(wǎng)絡層數(shù)

B、提供非線性建模能力

C、加速學習過程

D、減少計算量

答案：B

175."深度學習"中的"激活函數(shù)"(activationfunction)有什么作用？

A、加速計算過程

B、增加模型的存儲空間

C、幫助模型捕捉非線性關系

D、簡化目標函數(shù)

答案：C

176.人工智能的主要學派有：符號主義'連接主義和0

A、語義網(wǎng)絡

B、行為主義

C、邏輯主義

D、以上沒有正確答案

答案：B

177.在機器學習中，什么是支持向量機(SVM)?

A、一種用于分類和回歸的算法

B、一種用于數(shù)據(jù)可視化的工具

C、一種用于特征選擇的方法

D、一種用于數(shù)據(jù)預處理的步驟

答案：A

178.什么是集成學習中的一個重要概念，它涉及到結合多個模型的預測來提高整

體性能？

A、特征選擇

B、模型融合

C、強化學習

D、自監(jiān)督學習

答案：B

179.以下()不屬于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具。

A、Weka

B、SAS

C、SPSS

D\MatIab

答案：A

180.UAV代表的是什么？

A、未授權的訪問者

B、不變量分析視圖

C、無人機或無人航空器

D、通用苜頻視頻接口

答案：C

181.Leakage（泄露）在機器學習中指的是什么？

A、模型訓練時的計算

B、特征工程中的一個步驟

C、未來信息的不當使用

D、模型過擬合的一種形式

答案：C

182."光學字符識別（OCR）”的主要目的是什么？

A、增強圖像質量

B、從圖像中提取文本信息

C、創(chuàng)建三維模型

D、自動繪制草圖

答案：B

183."交叉驗證"中的"折疊"（folds）指的是什么？

A、數(shù)據(jù)集劃分的次數(shù)

B、每次迭代使用的數(shù)據(jù)集大小

C、模型的復雜性

D、模型的泛化能力

答案：A

184.利用計算機來模擬人類的某些思維活動，如醫(yī)療診斷、定理證明，這些應用

屬于()

A、數(shù)值計算

B、自動控制

C、人工智能

D、模擬仿真

答案：C

185.機器人的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術主要用于解決什么問題？

A、數(shù)據(jù)處理速度慢

B、傳感器數(shù)據(jù)不一致

C、機器人耗電量大

D、機器人反應遲鈍

答案：B

186.語言模型的參數(shù)估計經(jīng)常使用MLE(最大似然估計)。面臨的一個問題是沒有

出現(xiàn)的項概率為0,這樣會導致語言模型的效果不好。為了解決這個問題，需要

使用()

A、平滑

B、去噪

C、隨機插值

D、增加白噪音

答案：A

187.在機器學習中，過擬合通常是由于什么引起的？

A、模型太復雜

B、數(shù)據(jù)量太少

C、正則化不足

D、訓練時間過長

答案：A

188.控制論學派屬于()。

A、符號主義

B、認知主義

C、聯(lián)結主義

D、行為主義

答案：D

189.以下哪個評價標準不適用于衡量目標跟蹤算法性能？

A、準確度

B、速度

GJPEG壓縮比

D、魯棒性

答案：C

190.“步長"(learningrate)在梯度下降法中的作用是什么?

A、決定優(yōu)化算法的收斂速度

B、定義損失函數(shù)的形狀

C、控制每次參數(shù)更新的幅度

D、設置停止迭代的條件

答案：C

191.在軟件開發(fā)流程中，哪個階段主要負責確定軟件的功能需求？

A、需求分析

B、設計

C、編碼

D、測試

答案：A

192.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？

A、時序數(shù)據(jù)

B、圖像數(shù)據(jù)

C、文本數(shù)據(jù)

D、音頻數(shù)據(jù)

答案：A

193.知識圖譜可視為包含多種關系的圖。在圖中，每個節(jié)點是一個實體（如人名、

地名、事件和活動等），任意兩個節(jié)點之間的邊表示這兩個節(jié)點之間存在的關系。

下面對知識圖譜的描述，哪一句話的描述不正確（）

A、知識圖譜中一條邊可以用一個三元組來表示

B、知識圖譜中一條邊連接了兩個節(jié)點，可以用來表示這兩個節(jié)點存在某一關系

C、知識圖譜中兩個節(jié)點之間僅能存在一條邊

D、知識圖譜中的節(jié)點可以是實體或概念

答案：C

194.大模型的能源效率通常如何？

A、非常高

B\一般

C、非常低

D、與小模型相同

答案：C

195.在知識圖譜中，實體之間的連接通常被稱為什么?

A、邊

B、節(jié)點

C、屬性

D、關系

答案：D

196.支持向量機的簡稱是()。

AvI

B、ML

C、ANN

D、SVM

答案：D

197.DL是下面哪個術語的簡稱()。

A、人工智能

B、機器學習

C、神經(jīng)網(wǎng)絡

D、深度學習

答案：D

198.在數(shù)據(jù)挖掘中，哪種方法可以用來處理不平衡數(shù)據(jù)?

A、數(shù)據(jù)規(guī)范化

B、數(shù)據(jù)插補

GSMOTE算法

D、PCA降維

答案：C

199.在證據(jù)理論中，信任函數(shù)與似然函數(shù)的關系為()。

A、BelWPIB、eKPI

B、空

C、Be12Pl

D、BeI>PI

答案：A

200.在機器學習中，"特征映射"通常指什么？

A、數(shù)據(jù)標準化過程

B、將原始數(shù)據(jù)轉換為更適合模型的形式

G3D數(shù)據(jù)的表示

D、用于文本處理的特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：B

多選題

1.在大模型訓練過程中，以下哪些技巧可以提高模型的泛化能力?

A、使用更多的訓練數(shù)據(jù)

B、使用數(shù)據(jù)增強技術

C、使用遷移學習方法

D、使用集成學習方法

答案：ABCD

2.在大模型的推理過程中，哪些技術可以用于提高模型的可解釋性?

A、特征重要性評估

B、激活圖可視化

C'決策樹解釋

D、模型預測的概率輸出

答案：ABD

3.在大模型的訓練過程中，哪些因素可能導致模型的不準確？

A、訓練數(shù)據(jù)不足

B、噪聲數(shù)據(jù)

C、不適當?shù)哪Ｐ图軜?/p>

D、過擬合

答案：ABCD

4.大模型在哪些場景下表現(xiàn)出色？

A、文本生成

B、圖像識別

C、邏輯推理

D、小規(guī)模數(shù)據(jù)處理

答案：ABC

5.以下哪項是著名的計算機視覺國際會議？（本題多選）

A、IJCAI

B、CVPR

C、ACL

D、ICCV

答案：BD

6.以下哪些是計算機人機交互中的語音合成技術？

A、基于規(guī)則的語音合成方法

B、拼接式語音合成方法

C、參數(shù)式語音合成方法

D、深度學習語音合成方法

E、混合語音合成方法

答案：ABCDE

7.哪些模型屬于大模型的經(jīng)典代表？

A、GPT-3

B、ERT

C\ResNet

D、AlphaGo

答案：AB

8.大模型的哪些特點使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色？

A、參數(shù)數(shù)量巨大

B、能夠捕捉復雜的數(shù)據(jù)模式

C、強大的泛化能力

D、低延遲的推理速度

答案：ABC

9.在大模型應用中，如何保護用戶隱私？

A、數(shù)據(jù)脫敏

B、隱私保護算法

C、加密存儲與傳輸

D、訪問控制

答案：ABCD

10.在大模型的跨模態(tài)學習中，哪些技術可以用于不同數(shù)據(jù)類型之間的轉換?

A、特征提取

B、特征映射

C、模態(tài)融合

D、模態(tài)轉換網(wǎng)絡

答案：ABCD

11.在大模型的模型推理中，哪些技術可以用于提高模型的透明度？

A、模型的內部可視化

B、模型的預測解釋

C、模型的決策路徑分析

D、模型的輸入輸出關系分析

答案：ABCD

12.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的泛化到新領域?

A、領域間的相似性

B、模型的遷移學習能力

C、數(shù)據(jù)的多樣性

D、模型的復雜度

答案：ABCD

13.以下哪些不是監(jiān)督學習的類型？

A、無監(jiān)督學習

B、半監(jiān)督學習

C、強化學習

D、支持向量機

答案：ABC

14.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的魯棒性？

A、訓練數(shù)據(jù)的多樣性

B、正則化方法的選擇

C、異常值的處理策略

D、模型的初始化方式

答案：ABCD

15.如何評估大模型的性能？

A、使用準確率、召回率等指標

B、考慮模型訓練時間

C、分析模型推理速度

D、評估模型內存占用

答案：ABCD

16.如何提高大模型的可解釋性？

A、使用可視化技術

B、設計更簡單的模型結構

C、引入注意力機制

D、增加模型的層數(shù)

答案：ABC

17.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的研究方向？

A、模型壓縮

B、模型魯棒性提升

C、模型自適應性增強

D、模型的多任務學習能力

答案：ABCD

18.未來大模型的發(fā)展可能涉及哪些方向？

A、多模態(tài)融合

B、可解釋性增強

C、模型壓縮與加速

D、個性化學習

答案：ABCD

19.在大模型訓練中，為什么需要使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集？

A、提高模型精度

B、防止過擬合

C、捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式

D、加快訓練速度

答案：ABC

20.在大模型的應用中，以下哪些是常見的模型壓縮技術？

A、權重共享

B、量化

C、剪枝

D、哈希技術

答案：ABCD

21.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的用戶體驗？

A、模型的響應時間

B、模型的準確性

C、系統(tǒng)的易用性

D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性

答案：ABCD

22.什么是負載測試和壓力測試？

A、負載測試是通過模擬大量用戶并發(fā)訪問來評估軟件的性能和穩(wěn)定性

B、壓力測試是通過不斷增加系統(tǒng)負載，直到系統(tǒng)崩潰，以找出系統(tǒng)的極限承載

能力

C、負載測試主要關注系統(tǒng)的響應時間，而壓力測試主要關注系統(tǒng)的穩(wěn)定性

D、負載測試只在軟件開發(fā)階段進行，不涉及維護階段

答案：AB

23.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的可解釋性?

A、模型的復雜度

B、訓練數(shù)據(jù)的標注質量

C、模型的透明度

D、模型的架構選擇

答案：ABCD

24.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的準確性？

A、訓練數(shù)據(jù)的質量

B、模型的過擬合程度

C、特征工程的有效性

D、模型的泛化能力

答案：ABCD

25.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的技術趨勢？

A、模型的輕量化

B、模型的自適應調整

C、模型的跨平臺兼容性

D、模型的實時學習能力

答案：ABCD

26.在過程中，以下哪些是常見的模型調優(yōu)工具？

A、TensorFIow

B、PyTorch

C、Keras

D、MXNet

答案：ABCD

27.下列哪些屬于軟件測試的類型？

A、單元測試

B、集成測試

C、系統(tǒng)測試

D、用戶界面測試

答案：ABCD

28.大模型在處理圖像數(shù)據(jù)時，通常采用哪些技術？

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

C、生成對抗網(wǎng)絡

D、遷移學習

答案：ACD

29.在大模型的模型推理中，哪些技術可以用于提高模型的可解釋性?

A、激活圖

B、特征重要性

C、決策路徑可視化

D、模型預測的概率輸出

答案：ABCD

30.在優(yōu)化中，哪些技術可以減少模型的延遲？

A、模型剪枝

B\量化

C、異步推理

D、多任務推理

答案：ABC

31.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗？

A、模型的響應時間

B、模型的準確性

C、系統(tǒng)的用戶界面設計

D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性

答案：ABCD

32.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的學習效率？

A、批量大小

B、學習率

C、梯度更新頻率

D、模型初始化

答案：ABCD

33.在大模型的模型評估中，哪些指標可以用來衡量模型的穩(wěn)定性?

A、準確率波動

B、召回率波動

C、F1分數(shù)波動

D、訓練損失下降速度

答案：ABC

34.大模型在自然語言處理領域有哪些具體應用？

A、機器翻譯

B、情感分析

C、文本生成

D、語音識別

答案：ABC

35.在大模型的模型維護中，哪些活動是持續(xù)改進模型性能的關鍵?

A、定期更新數(shù)據(jù)集

B、持續(xù)監(jiān)控模型性能

C、定期重訓練模型

D、優(yōu)化模型架構

答案：ABCD

36.在大模型的推理過程中，哪些因素可能影響模型的能效？

A、模型的規(guī)模

B、運行頻率

C、優(yōu)化算法

D、硬件架構

答案：ABCD

37.大模型在自然語言處理領域的應用主要包括哪些？

A、機器翻譯

B、情感分析

C\文本生成

D、圖像識別

答案：ABC

38.以下哪些是常用的人機交互接口？

A、命令行界面

B、圖形用戶界面

GWIMP界面

D、語音控制界面

E、手勢識別界面

答案：ABCDE

39.在大模型的應用中，以下哪些是關鍵的模型評估指標?

A、精確度

B、ROC曲線下面積

C、混淆矩陣

D、學習曲線

答案：ABCD

40.以下哪些技術可以用于加速大模型預訓練過程？

A、分布式訓練

B、知識蒸播

C、遷移學習

D、數(shù)據(jù)增強

答案：ABCD

41.下列哪些是常見的分治算法？

A、二分查找

B、歸井排序

C、快速排序

D、堆排序

答案：ABC

42.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?

A、模型的復雜度

B、部署環(huán)境的復雜性

C、監(jiān)控系統(tǒng)的完善度

D、模型更新的頻率

答案：ABCD

43.大模型在金融行業(yè)的應用面臨哪些挑戰(zhàn)？

A、數(shù)據(jù)安全與隱私保護

B、模型可解釋性

C、法規(guī)與合規(guī)性問題

D、技術更新迅速

答案：ABCD

44.在大模型推理過程中，需要考慮哪些因素？

A、推理速度

B、推理精度

C、模型大小

D、部署環(huán)境

答案：ABCD

45.如何保護大模型的隱私？

A、數(shù)據(jù)脫敏

B、加密存儲

C、訪問控制

D、公開模型結構

答案：ABC

46.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的穩(wěn)定性？

A、訓練數(shù)據(jù)的多樣性

B、學習率的調整策略

C、正則化方法的選擇

D、模型的初始化方式

答案：ABCD

47.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?

A、模型的文檔完整性

B、代碼的可讀性

C、系統(tǒng)的監(jiān)控工具

D、模型的更新策略

答案：ABCD

48.以下哪些是計算機人機交互中的人機交互任務？

A、數(shù)據(jù)輸入

B、數(shù)據(jù)輸出

C、數(shù)據(jù)處理

D、數(shù)據(jù)存儲

E、數(shù)據(jù)查詢

答案：ABCDE

49.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的實時響應？

A、網(wǎng)絡延遲

B、模型的推理速度

C、系統(tǒng)的輸入輸出處理速度

D、硬件的I/O性能

答案：ABCD

50.在大模型的模型訓練中，哪些技術可以幫助提高對異常值的魯棒性?

A、異常檢測機制

B、數(shù)據(jù)清洗預處理

G正則化項

D、集成學習方法

答案：ABCD

51.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的穩(wěn)定性？

A、硬件故障

B、軟件缺陷

C、網(wǎng)絡問題

D、數(shù)據(jù)質量問題

答案：ABCD

52.下列哪些選項是大模型SFT的特點？

A、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)

B、需要大量的計算資源

C、可以用于多種任務，如文本分類,機器翻譯等

D、可以通過增加模型大小來提高性能

答案：ABC

53.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應用？

A、高昂的訓練成本

B、數(shù)據(jù)隱私問題

C、計算資源的需求

D、模型的可解釋性

答案：ABCD

54.大模型訓練時，以下哪些技巧可以減少過擬合？

A、正則化

B、Dropout

C、數(shù)據(jù)增強

D、早停法

答案：ABCD

55.在過程中，哪些技術可以加速模型的響應？

A、量化

B、剪枝

G知識蒸鐳

D、模型并行化

答案：ABCD

56.以下哪些是計算機人機交互設計的原則？

A、可見性原則

B、反饋原則

C、一致性原則

D、簡潔性原則

E、可擴展性原則

答案：ABCDE

57.以下哪個是計算機視覺中常用的目標跟蹤算法？（本題多選）

A、KLT跟蹤器

B、ParticIefiIter

C、Meanshift

D\Hough變換

答案：ABC

58.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護？

A、模型的復雜性

B、部署環(huán)境的穩(wěn)定性

C、模型的可擴展性

D、模型的監(jiān)控和診斷工具

答案：ABCD

59.哪些技術可以幫助提高大模型的泛化能力？

A、正則化

B、數(shù)據(jù)增強

C、批歸一化

D、深度監(jiān)督

答案：ABCD

60.大模型如何與其他技術融合以提升性能？

A、與深度學習框架融合

B、與強化學習結合

C、引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡

D、與傳統(tǒng)機器學習算法結合

答案：ABCD

61.下列哪些是常見的貪心算法？

A、Huffman編碼

B、分數(shù)背包問題

C、活動選擇問題

D、區(qū)間調度問題

E、Steiner樹問題

答案：ABCDE

62.根據(jù)處理數(shù)據(jù)的類型，大模型可以分為哪些類別？

A、文本模型

B、圖像模型

C、音頻模型

D、多模態(tài)模型

答案：ABCD

63.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數(shù)據(jù)中噪聲的魯棒性?

A、數(shù)據(jù)增強

B、正則化

C、異常值檢測

D、集成學習

答案：ABCD

64.在大模型的模型壓縮中，哪些技術可以減少模型的存儲需求？

A、權重共享

B、知識蒸鐳

C、稀疏表示

D、模型分解

答案：ABCD

65.大模型的發(fā)展對社會有哪些潛在影響？

A、提高生產(chǎn)效率

B、促進科技創(chuàng)新

C、改變就業(yè)結構

D、引發(fā)倫理與法律問題

答案：ABCD

66.在大模型SFT中，以下哪些因素可能影響模型性能？

A、模型大小

B、學習率設置

C\批量大小

D、優(yōu)化器選擇

答案：ABCD

67.以下哪些屬于大模型的基本特征？

A、參數(shù)數(shù)量龐大

B、計算資源需求低

C、處理能力強

D、適用于所有任務

答案：AC

68.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法？

A、隨機初始化

B、預訓練模型

C、零初始化

D、均勻分布初始化

答案：ABCD

69.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的安全性?

A、模型的魯棒性

B、數(shù)據(jù)的加密措施

C、訪問控制策略

D、模型更新的安全性

答案：ABCD

70.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數(shù)據(jù)中噪聲的魯棒性?

A、數(shù)據(jù)增強

B、正則化

C、異常值檢測

D、集成學習

答案：ABCD

71.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的收斂速度？

A、學習率的大小

B、數(shù)據(jù)的多樣性

C、模型的初始化

D、優(yōu)化算法的選擇

答案：ABCD

72.在大模型的優(yōu)化中，哪些技術被廣泛使用？

A、量化

B、蒸播

C、剪枝

D、增強學習

答案：ABC

73.以下哪些是計算機人機交互中的用戶體驗設計要素？

A、可用性

B、可靠性

C、效率

D、可訪問性

E、安全性

答案：ABODE

74.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的在線學習能力？

A、模型的初始準確性

B、模型更新的頻率

C、增量學習策略

D、部署環(huán)境的穩(wěn)定性

答案：BCD

75.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的兼容性？

A、操作系統(tǒng)的差異

B、硬件平臺的差異

C、編程語言的差異

D、依賴庫的版本

答案：ABCD

76.在過程中，以下哪些是影響模型性能的超參數(shù)？

A、學習率

B、批量大小

C、層數(shù)

D、激活函數(shù)的選擇

答案：ABCD

77.如何對大模型進行優(yōu)化以提高性能？

A、調整模型結構

B、使用更高級的優(yōu)化算法

C、引入注意力機制

D、增加訓練數(shù)據(jù)

答案：ABCD

78.以下哪些方法可以用于解決大模型訓練中的梯度消失或梯度爆炸問題？

A、使用ReLU激活函數(shù)

B、使用LSTM網(wǎng)絡結構

C、使用批量歸一化操作

D、使用合適的權重初始化方法

答案：ACD

79.在大模型的訓練中，哪些因素可能導致模型的不準確？

A、訓練數(shù)據(jù)不足

B、噪聲數(shù)據(jù)

C、不適當?shù)哪Ｐ图軜?/p>

D、過擬合

答案：ABCD

80.敏捷開發(fā)方法中，以下哪個原則強調團隊之間的交流和協(xié)作？（本題多選）

A、簡單性

B、客戶滿意

C、響應變化

D、持續(xù)改進

答案：ACD

81.在大模型的多任務學習中，哪些方法可以提高模型的泛化能力？

A、共享底層表示

B、任務特定層

G知識蒸播

D、梯度共享

答案：ABCD

82.如何評估大模型推理的性能？

A、推理時間

B、推理精度

C、模型大小

D、推理成本

答案：ABD

83.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的可擴展性？

A、模型的架構設計

B、訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模

C、部署環(huán)境的資源限制

D、模型的并行化能力

答案：ABCD

84.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的安全性挑戰(zhàn)？

A、模型對抗攻擊

B、數(shù)據(jù)泄露風險

C、隱私侵犯

D、模型濫用

答案：ABCD

85.以下哪些方法可以用于大模型預訓練？

A、自監(jiān)督學習

B、半監(jiān)督學習

C、有監(jiān)督學習

D、強化學習

答案：AB

86.在大模型的應用中，以下哪些是常見的模型調優(yōu)目標？

A、最小化損失函數(shù)

B、最大化準確率

C、最小化推理時間

D、最大化模型的可解釋性

答案：ABCD

87.在大模型的訓練過程中，哪些方法可以用于提高模型的訓練效率?

A、分布式訓練

B、梯度累積

C、混合精度訓練

D、模型并行化

答案：ABCD

88.在大模型數(shù)據(jù)標注和對齊過程中，以下哪些方法可以保證標注質量？

A、定期檢查標注結果

B、對標注人員進行培訓

C、采用雙重標注方法

D、使用高質量的訓練數(shù)據(jù)

答案：ABCD

89.以下哪些是典型的大模型SFT預訓練任務？

A、掩碼語言建模

B、圖像分類

C、文本生成

D、序列標注

答案：ACD

90.在大模型的未來發(fā)展中，哪些研究方向可能會帶來突破？

A、量子計算集成

B、神經(jīng)符號整合

C、強化學習與決策制定

D、模型的自我進化能力

答案：ABCD

91.在過程中，以下哪些是常見的模型調優(yōu)方法？

A、網(wǎng)格搜索

B、隨機搜索

C、貝葉斯優(yōu)化

D、進化算法

答案：ABCD

92.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?

A、負載均衡

B、冗余部署

C、自動擴展

D、模型壓縮

答案：ABC

93.當前大模型領域的創(chuàng)新方向有哪些？

A、模型輕量化

B、多模態(tài)學習

C、神經(jīng)符號集成

D、知識增強模型

答案：ABCD

94.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的兼容性？

A、操作系統(tǒng)的差異

B、硬件平臺的差異

C、編程語言的差異

D、依賴庫的版本

答案：ABCD

95.下列哪些是常見的查找算法？

A、線性查找

B、二分查找

C、哈希查找

D、樹形查找

E、遞歸查找

答案：ABCD

96.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的部署速度？

A、模型的大小

B、部署工具的效率

C、系統(tǒng)資源的可用性

D、網(wǎng)絡的傳輸速度

答案：ABCD

97.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的數(shù)據(jù)處理技術？

A、自動數(shù)據(jù)標注

B、無監(jiān)督特征學習

C、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

D、增量學習

答案：ABCD

98.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的跨領域適應性?

A、領域間的相似性

B、模型的泛化能力

C、數(shù)據(jù)預處理策略

D、模型的架構靈活性

答案：ABCD

99.大模型的魯棒性通常受到哪些因素的影響？

A、數(shù)據(jù)噪聲

B、模型結構

C、對抗攻擊

D、訓練策略

答案：ABCD

100.以下哪些是機器學習的類型？

A、無監(jiān)督學習

B、半監(jiān)督學習

C、強化學習

D、關聯(lián)規(guī)則學習

答案：ABCD

判斷題

1.Python的ScikiLIearn庫是一個簡單高效的機器學習庫，提供了大量的算法

和工具。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

2.Prompt工程中的離散prompt比連續(xù)prompt更易于理解和解釋。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

3.微調訓練的數(shù)據(jù)集規(guī)模越大，模型性能一定越好。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

4.在監(jiān)督學習中，訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型參數(shù)，測試集用于

評估模型的性能。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

5.在大模型中，embedding向量的質量不會隨著訓練的進行而提高。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

6.預訓練模型不能處理圖像和文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

7.人工智能訓練師可以通過學習新的標注工具和技術來提高工作效率。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

8.在高校教務管理中，大模型可以用于課程安排的智能優(yōu)化。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

9.Embedding層在處理多義詞時，可以為每個單詞的不同含義生成不同的向量表

示。。

A、正確

B、錯誤

答案：A

10.大模型可以用于智能家居系統(tǒng)，以理解和響應用戶的語音命令。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

11.預訓練大模型時，數(shù)據(jù)集的規(guī)模越大，模型性能通常越好。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

12.微調訓練時，只需要考慮模型的準確率，不需要考慮訓練速度。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

13.英偉達A800在視頻編解碼方面比華為Ascend910B更出色。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

14.在電子商務中，大模型可以幫助提升用戶體驗，通過聊天機器人提供客服服

務。。

A、正確

B、錯誤

答案：A

15.高等院?？梢允褂么竽Ｐ蛠肀O(jiān)測和分析學生在學習管理系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)。

。

A、正確

B、錯誤

答案：A

16.爬蟲可以通過增加請求頭中的User-Agent字段來模擬不同的瀏覽器訪問，以

繞過一些簡單的反爬蟲策略。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

17.高等院?？梢岳么竽Ｐ瓦M行校園安全監(jiān)控和風險評估。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

18.PyTorch的XLA后端支持在TPII[TensorProcessingllnit]上進行加速訓練。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

19.智能體的行為策略是固定的，不會隨著學習過程的進行而發(fā)生改變。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

20.爬蟲抓取的數(shù)據(jù)可能存在質量問題，如重復、不完整或的數(shù)據(jù)，需要進行數(shù)

據(jù)清洗和校驗。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

21.Python的json模塊用于處理JS0N格式的數(shù)據(jù)。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

22.在Prompt工程中，手動設計prompt是唯一的方法。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

23.TensorFlow和PyTorch都提供了對TPU、FPGA等硬件加速器的原生支持。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

24.Prompt工程中的prompt設計是一個一次性過程，不需要在模型使用過程中

進行調整。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

25.在Prompt工程中，使用預訓練語言模型作為基礎模型總是有益的。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

26.強化學習中的折扣因子Y用于控制未來獎勵的重視程度，Y越大則越重視遠

期的獎勵。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

27.TensorFlow僅適用于深度學習領域，無法應用于其他類型的機器學習問題。

（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

28.預訓練模型的泛化能力只取決于其規(guī)模。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

29.強化學習中，智能體［agent］不需要與環(huán)境［environment］進行交互就可以學

習。。

A、正確

B、錯誤

答案：B

30.提高大模型國產(chǎn)化算力是保障國家信息安全和戰(zhàn)略安全的重要舉措。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

31.使用爬蟲技術時，需要遵守Robots.txt文件中的規(guī)則，以尊重網(wǎng)站的爬蟲策

略。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

32.微調訓練時，不需要考慮模型的過擬合問題。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

33.TensorFlow和PyTorch都支持多種深度學習算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡［CNN］、

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡［RNN］等。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

34.微調訓練時，預訓練模型的參數(shù)應該全部固定不變。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

35.人工智能訓練師不需要與業(yè)務團隊溝通，只需要按照技術文檔進行訓練即可。

（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

36.人工智能訓練師的工作不包括對機器學習模型進行性能評估和調優(yōu)。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

37.在人工智能訓練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓練時間的

增加，性能會逐漸提高。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

38.強化學習中的探索-利用權衡［Exploration-ExpIoitationTrade-off］是指智

能體在探索新動作和利用已知最優(yōu)動作之間的選擇問題。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

39.預訓練模型永遠無法達到人類水平的智能。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

40.國內在芯片制造方面已經(jīng)實現(xiàn)了對大模型國產(chǎn)化算力的全面支撐。（）

A、正確

B、錯誤

答案：B

41.TensorFlow在圖像識別、自然語言處理和強化學習等多個領域都有廣泛的應

用。。

A、正確

B、錯誤

答案：A

42.Prompt工程可以視為一種模型架構搜索問題。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

43.Python的標準庫包含了大量的模塊和函數(shù)，用于執(zhí)行常見的任務，如文件操

作、網(wǎng)絡編程等。（）

A、正確

B、錯誤

答案：A

44.大模型可以在金融領域用于信用評分和欺詐檢測。