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人工智能大模型

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共 69 题 2025年

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全部大语言模型人工智能伦理人工智能注意力机制监督学习强化学习自注意力机制数据偏见人类对齐指令微调 Transformer架构提示词工程约束条件张量维度变换注意力掩码低秩分解参数高效微调推理能力优化语言模型直接偏好优化困惑度大语言模型评测模型能力评估大语言模型推理模型公平性模型评估贪心搜索束搜索解码策略掩码语言模型预训练任务自监督学习深度学习模型训练机器学习基础提示学习

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共 69 题

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 A53022 下列哪一项是混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）面临的主要挑战？ 2025年混合专家模型模型架构负载均衡单选 A53021 大模型推理加速工具 vLLM 之所以能够极大地提升大型语言模型的高吞吐量服务性能，其最核心的架构创新在于什么？ 2025年大模型推理注意力机制显存管理单选 A53020 学习率预热是大模型训练中一项非常重要的技术。它的主要目的是什么？ 2025年学习率预热大模型训练单选 A53019 程序题：分组查询注意力本题旨在考察你对分组查询注意力 (Grouped-Query Attention, GQA) 单步推理的理解与实现能力。题目提供了一个带有 5 个空缺的Python函数 attn_step_gqa，你需要从给定的选项中选择正确答案填入。import math 2025年分组查询注意力张量维度变换注意力掩码缓存更新编程题