Problem Detail - LMCC大模型青少年组模拟题【客观题】 - 黑猫OJ

ID: 4534

Type: Objective

Difficulty: 3

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LMCC

按照语言模型的发展历程，以下四代模型的正确时间顺序是： {{ select(1) }}

统计语言模型￫预训练语言模型￫神经网络语言模型￫大语言模型
统计语言模型￫神经网络语言模型￫预训练语言模型￫大语言模型
神经网络语言模型￫统计语言模型￫预训练语言模型￫大语言模型
预训练语言模型￫统计语言模型￫神经网络语言模型￫大语言模型

关于大语言模型的代表性模型，以下哪项描述最准确？ {{ select(2) }}

BERT､GPT 等基于 Transformer 的预训练模型通常被视为大语言模型
Transformer 架构模型参数量必然很小，不可能成为大语言模型
卷积神经网络是大语言模型的唯一形式
线性回归模型由于结构简单，是大语言模型的典型代表

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？ {{ select(3) }}

模型参数量巨大，但仅在特定领域的小规模数据上训练
展现出强大的涌现能力，如推理､编程和创造性写作
基于 “下一个词预测” 等自监督目标在海量互联网文本上训练
具有强大的上下文学习能力，无需梯度更新即可根据提示完成新任务

关于大语言模型的优势与局限性，以下描述正确的是？ {{ select(4) }}

大语言模型在创造性任务上表现优异，但可能存在事实性错误
大语言模型完全不会产生偏见内容
大语言模型在所有任务上都优于人类专家
大语言模型不需要大量训练数据即可达到最佳效果

关于监督学习和无监督学习的区别，以下说法正确的是： {{ select(5) }}

监督学习不需要训练数据，无监督学习需要大量标注数据
监督学习使用标注数据学习，无监督学习从无标签数据中发现模式
无监督学习只能处理数值型数据，监督学习可以处理任何类型数据
无监督学习的模型性能总是优于监督学习

在大语言模型的训练中，监督学习 (Supervised Learning) 的主要特征是什么？ {{ select(6) }}

使用未标记数据进行训练
使用标记数据进行训练
不需要训练数据
仅使用测试数据进行学习

在掩码语言模型预训练中，核心任务 “掩码预测” 的主要目的是什么？ {{ select(7) }}

学习语言的深层双向上下文表征
评估模型最终的分类准确率
专门优化模型的文本生成流畅度
减少模型训练所需的计算资源

在预训练技术中，下一个词元预测任务 (Next Token Prediction) 主要基于以下哪种核心思想？ {{ select(8) }}

根据前文词元序列预测下一个可能出现的词元
随机遮盖输入序列中的部分词元并进行重构
同时预测输入序列中所有位置的词元
将输入序列转换为图像特征进行识别

关于大语言模型的训练流程，以下哪项分阶段描述最准确？ {{ select(9) }}

数据收集与预处理￫大规模预训练￫指令微调与对齐
在线推理￫实时部署￫用户体验评估
需求分析￫产品设计￫市场推广
只进行一次预训练即可，无需其他阶段

Transformer 架构中，使大语言模型能够有效处理长距离依赖关系的关键组件是： {{ select(10) }}

前馈神经网络
层归一化
自注意力机制
残差连接

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？ {{ select(11) }}

Query､Key 和 Value 是由三个完全不同的､随机初始化的参数矩阵生成的，与输入序列无关
Key 和 Value 是输入序列的嵌入向量本身，而 Query 是目标序列的嵌入向量本身
Query 来自编码器的最终隐藏状态，而 Key 和 Value 来自解码器的输入序列
Query､Key 和 Value 是由同一个输入向量通过三个不同的线性变换层 (权重矩阵) 投影得到的

关于自注意力机制，以下哪项描述是正确的？ {{ select(12) }}

只能处理序列中的单个元素
查询 (Query)､键 (Key)､值 (Value) 通常来自同一输入序列
不需要计算注意力权重
只能用于图像处理任务

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： {{ select(13) }}

编码器模型
编码器 - 解码器模型
解码器模型
卷积神经网络模型

关于基于 Transformer 的三种主流模型架构 (Encoder-only､Decoder-only､Encoder–Decoder)，以下描述正确的是： {{ select(14) }}

Encoder–Decoder 架构仅适用于机器翻译任务
Decoder-only 架构通过因果掩码使每个位置只能关注自身及之前的内容
Encoder-only 架构不包含自注意力机制
三种架构的参数量在相同任务下始终一致

指令微调的主要目的是什么？ {{ select(15) }}

让模型从零开始学习海量无标注数据中的通用知识
增强模型理解和遵循人类指令或意图的能力，并改善其输出风格
大幅降低模型的基础参数量，以提高推理速度
专门用于修复模型在预训练阶段产生的事实性错误

指令微调 (Instruction Tuning) 的核心目标是： {{ select(16) }}

从零开始训练一个全新的语言模型
提高模型理解和遵循人类指令的能力
减少模型的参数量以降低推理成本
消除预训练数据中的所有偏见

用于指令微调的数据通常具有什么典型特征？ {{ select(17) }}

大规模､无标注的原始网页文本
由 (指令 / 问题，期望输出) 配对组成的监督数据集
纯粹的代码仓库和编程语言片段
未经处理的原始音频和图像数据

在筛选高质量指令数据时，以下哪项标准最能有效识别低质量数据？ {{ select(18) }}

指令长度超过 20 个字符
回答内容与指令语义不匹配
使用英文书写的指令
指令中包含数字符号

小明和小华在学习大语言模型时，尝试让它写太空探险的故事。小明的提示词是：“写一个关于太空探险的故事。” 小华的提示词是：“请你扮演一位经验丰富的科幻小说家，为中学生写一个大约 500 字的短篇故事。故事的主角是一位名叫‘星尘’的年轻宇航员，他在探索一颗未知行星时，意外发现了一个古老外星文明的遗迹。故事风格要紧张刺激，结局要留下悬念。” 结果小华生成的故事比小明更好。从提示词工程的角度分析，为什么小华能获得远比小明更好的结果？ {{ select(19) }}

因为小华提问时，大语言模型的知识库恰好更新了与 “外星文明” 相关的数据，所以能写出更具体的内容
因为小华的提示词更长､更复杂，根据提示工程原理，投入的文字量与生成质量成正比，只要提示词足够长，效果就会更好
因为小华的提示词为模型设定了明确的角色､目标受众和具体约束，有效地引导了模型的思维链，使其在庞大的可能性空间中聚焦于一个高质量的输出方向
因为大语言模型具有真正的创造力和情感理解能力，小华的提示词中 “紧张刺激” 和 “悬念” 等词语激发了它的创作灵感

在以下场景中，哪项最适合应用提示学习方法？ {{ select(20) }}

需要从零开始训练一个全新的深度学习模型
希望利用现有预训练模型完成特定文本分类任务
处理大规模结构化数据的统计分析
进行复杂的数学公式推导计算

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？ {{ select(21) }}

角色配置文件的主要作用是限制智能体的知识量，防止它回答超出范围的问题
角色配置文件设置一旦完成就无法改变，智能体将严格按照初始设定运行
角色配置文件是定义智能体核心身份､行为准则和对话风格的关键，通常通过初始系统指令实现
角色配置文件的功能与用户每次对话的提问内容作用相同，都是为智能体提供临时信息

大模型 “人类对齐” 的核心目标是使得模型的行为： {{ select(22) }}

在所有的数学计算上达到零误差
无限接近地在所有任务上超越人类专家水平
符合人类的价值观､意图，并做到安全､有帮助
其内部神经网络的计算过程对人类完全透明可解释

除了无害性､有用性和诚实性，人类对齐还可能包含哪些重要标准？ {{ select(23) }}

语言表达的准确性和文化适应性
符合特定社会背景下的道德规范
尊重用户隐私和数据安全
其它所有选项

大语言模型中存在的社会偏见，其主要根源最可能是： {{ select(24) }}

模型训练时使用的 GPU 硬件存在设计缺陷
模型 Transformer 架构中的注意力机制算法存在固有偏差
模型从预训练数据中学习了现实世界中存在的社会偏见
模型在指令微调阶段，工程师有意注入了有偏见的指令

下列哪个项是大语言模型产生偏见的主要来源？ {{ select(25) }}

训练数据中特定群体的样本数量不足
模型算法的计算速度过快
硬件设备的存储容量限制
用户界面的设计不够美观

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？ {{ select(26) }}

仅在模型推理部署后，通过实时过滤敏感词来屏蔽有害输出
主要依靠扩大模型规模，期望其自动学习并消除偏见
在模型预训练和微调阶段，系统性地清洗数据和引入公平性约束
完全依赖第三方评测机构在发布前进行一次性的偏见评估

关于模型评测中的公平性问题，以下哪项描述最准确？ {{ select(27) }}

公平性仅涉及算法设计的数学公平
评测数据集的选择不会影响公平性评估
公平性要求模型在不同群体间表现一致
公平性问题只存在于监督学习模型中

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？ {{ select(28) }}

贪心搜索因为每次都选最好的，所以总能生成最完美､最富有创造力的句子
束搜索需要同时考虑多条路径，计算起来更复杂，但它更有可能找到一个整体上更通顺､更合理的句子
束搜索的速度通常比贪心搜索更快，因为它是并行的
这两种策略没有本质区别，无论用哪一种，AI 生成的句子质量都完全一样

关于贪心搜索 (Greedy Search) 和束搜索 (Beam Search) 这两种解码策略，以下描述正确的是： {{ select(29) }}

贪心搜索在每一步选择概率最高的词元，计算效率高但可能错过全局最优解
束搜索的束宽 (Beam Width) 越大，生成结果一定越好
贪心搜索等同于束宽为 0 的束搜索
束搜索的计算复杂度与贪心搜索完全相同

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？ {{ select(30) }}

能够确保最终答案的正确性，避免计算错误
通过展示详尽的思维过程，提高了解题逻辑的可解释性和可靠性
显著减少了模型处理问题所需的总时间和计算资源
主要目的是为了生成更多的文本内容，使回答看起来更丰富

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？ {{ select(31) }}

模型会因此完全丧失其原有的语言生成能力
推理路径的搜索空间巨大，导致训练不稳定和效率低下
强化学习会使模型的词汇量急剧减少
该方法只能应用于数学推理，无法泛化到其他领域

关于 DeepSeek-R1 的特点，以下哪项描述最准确？ {{ select(32) }}

DeepSeek-R1 专注于强化推理能力，结合强化学习与思维链生成策略
DeepSeek-R1 是 2010 年发布的图像分类模型，仅支持离线部署
DeepSeek-R1 完全不开源，无法进行任何微调或评估
DeepSeek-R1 仅用于传统统计语言建模，未引入自注意力机制

关于语言模型的困惑度，以下描述正确的是： {{ select(33) }}

困惑度越低，说明模型对测试数据的预测越不确定，性能越差
困惑度是模型在训练集上的准确率直接转换而来的指标
困惑度反映模型对一组文本的平均预测不确定性，值越低表示模型性能越好
困惑度与模型的训练步数无关，只与模型架构有关

以下哪一项是精确率 (Precision) 的计算公式？注：TP (True Positive，真阳性)、FP (False Positive，假阳性)、TN (True Negative，真阴性)、FN (False Negative，假阴性)； {{ select(34) }}

TP/(TP + FP)
TP/(TP + FN)
(TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)
(TP + FP)/(TP + TN + FP + FN)

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？ {{ select(35) }}

这里 K = 5，Pass@5 = (60/100)*100% = 60%。这表示随机抽取一个生成方案，其通过测试的概率是 60%
这里 K = 5，Pass@5 = (60/100)*100% = 60%。这表示通过生成 5 个方案，智能体成功解决其中 60% 问题的能力
这里 K = 100，Pass@100 = (60/100)*100% = 60%。这表示智能体解决了测试集中 60% 的问题
这里 K = 5 但正确的计算方式应为 Pass@5 = (60/(100*5))*100% = 12%。这表示所有生成方案的总通过率

关于模型泛化能力的理论保证，以下哪项描述最准确？ {{ select(36) }}

训练误差越小泛化能力一定越强
模型复杂度与泛化能力呈正比关系
充足的数据量与合适的模型复杂度有助于提升泛化能力
测试集精度完全代表模型在实际应用中的表现

关于过拟合 (Overfitting) 现象，以下描述正确的是？ {{ select(37) }}

模型在训练集和测试集上表现都很好
模型过于简单，无法捕捉数据特征
模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差
模型参数数量过少导致性能下降

关于批量大小 (Batch Size) 对模型训练的影响，以下说法错误的是： {{ select(38) }}

较大的批量大小可以提高训练的并行效率
较小的批量大小通常使梯度估计更加准确
批量大小的选择需要在训练速度和模型性能之间权衡
过大的批量大小可能导致模型泛化能力下降

下列哪一项不属于测试时间拓展 (Test Time Scaling，TTS) 技术？ {{ select(39) }}

对单个测试样本进行多种变换 (如翻转､裁剪)，并将所有变换版本的预测结果进行集成
在模型推理时，仍然随机丢弃部分神经元，进行多次前向传播并将结果平均，以模拟集成效果提升健壮性
为每个测试样本定义一个辅助任务 (如旋转图片预测)，利用该样本对模型进行一步梯度下降微调，再完成主任务预测
在一个大型源数据集上预训练模型，然后在一个较小的目标数据集上对模型的所有权重进行微调

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？ {{ select(40) }}

模型训练所用 GPU 集群的实时功耗与散热效率
模型在问答､摘要､代码生成等任务上的准确率与流畅度
模型输出是否存在社会偏见､歧视性内容等安全性问题
模型在数学推理､常识推理等复杂任务上的泛化能力