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人工智能大模型

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共 63 题单选

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题目列表

共 63 题

A53044 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？ 2025年人工智能大语言模型单选 A53043 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？ 2025年强化学习推理能力优化单选 A53042 关于语言模型的困惑度，以下描述正确的是： 2025年语言模型困惑度单选 A53041 关于监督学习和无监督学习的区别，以下说法正确的是： 2025年机器学习监督学习无监督学习单选 A53038 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： 2025年注意力机制大语言模型 Transformer架构单选 A53037 用于指令微调的数据通常具有什么典型特征？ 2025年指令微调监督学习单选 A53036 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？ 2025年贪心搜索束搜索解码策略单选 A53035 大模型“人类对齐”的核心目标是使得模型的行为 2025年人工智能伦理人类对齐单选 A53034 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？ 2025年大语言模型思维链推理问题分解单选 A53033 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？ 2025年 AI智能体角色配置提示词工程单选 A53032 在评估一个代码生成智能体时，我们常使用 Pass@K 指标。假设我们有一个包含 n=100 个编程问题的测试集。对于每个问题，让智能体独立生成 k=5 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 Pass@K 的计算和解释，哪一项是正确的？ 2025年 Pass@K指标概率统计模型评估单选 A53031 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 2025年大语言模型评测模型能力评估评测维度单选 A53030 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？ 2025年 Transformer 自注意力机制 Query Key Value 单选 A53029 下列哪一项不属于测试时间拓展（Test Time Scaling，TTS）技术？ 2025年测试时间拓展大语言模型推理模型推理策略单选 A53028 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 2025年人工智能伦理数据偏见模型公平性单选 A53027 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 2025年人工智能大语言模型单选 A53026 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 2025年强化学习推理能力优化挑战分析单选 A53025 关于语言模型的困惑度，以下描述正确的是 2025年语言模型困惑度单选 A53024 在使用低秩自适应法(Low-Rank Adaptation, LoRA)对一个大语言模型进行微调时，以下哪个操作是其典型的流程？ 2025年 LoRA微调低秩分解大语言模型参数高效微调单选 A53023 一个 AI 团队在完成其大型模型的监督微调后，准备进行偏好对齐。他们收集了大量成对的人类偏好数据，每个提示词对应一个更受偏好的响应和一个不太理想的响应。团队在传统从人类反馈中强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）和新兴的直接偏好优化（Direct Preference Optimization，DPO）两种技术路线间进行抉… 2025年强化学习大模型对齐直接偏好优化奖励模型单选