大模型與小模型方向的招聘考試

20. 您的姓名？

19. 您的手機(jī)號(hào)？

1. 您對(duì)大模型的了解程度如何？

A 非常了解B 了解一些C 了解不多D 完全不了解

2. 您認(rèn)為小模型相比于大模型的優(yōu)勢(shì)是什么？

A 計(jì)算效率更高B 訓(xùn)練時(shí)間更短C 更容易部署D 對(duì)數(shù)據(jù)的需求較少

3. 您在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用過哪些框架？

A TensorFlowB PyTorchC KerasD Scikit-learn

4. 您認(rèn)為數(shù)據(jù)預(yù)處理在模型訓(xùn)練中的重要性如何？

A 非常重要B 重要C 一般D 不重要

5. 您了解哪些大模型的應(yīng)用場(chǎng)景？

A 自然語言處理B 圖像識(shí)別C 推薦系統(tǒng)D 語音識(shí)別

6. 您在使用模型時(shí)最關(guān)注哪些指標(biāo)？

A 準(zhǔn)確率B 召回率C F1值D AUC值

7. 您是否參與過大模型的訓(xùn)練？

A 是B 否

8. 您對(duì)深度學(xué)習(xí)的理解程度如何？

A 非常了解B 了解一些C 了解不多D 完全不了解

9. 您在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)采用過哪些方法？

A 重采樣B 使用權(quán)重C 數(shù)據(jù)增強(qiáng)D 其他

10. 您對(duì)模型的可解釋性有多重視？

A 非常重視B 重要C 一般D 不重視

11. 請(qǐng)將以下模型按復(fù)雜度從低到高排序：

A 線性回歸B 支持向量機(jī)C 決策樹D 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

12. 請(qǐng)將以下數(shù)據(jù)處理步驟按順序排序：

A 數(shù)據(jù)清洗B 特征選擇C 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D 模型訓(xùn)練

13. 您在模型評(píng)估時(shí)通常使用哪些方法？

A 交叉驗(yàn)證B 留出法C BootstrapD 其他

14. 您最常用的損失函數(shù)是什么？

A 均方誤差B 交叉熵C Hinge損失D 其他

15. 您對(duì)遷移學(xué)習(xí)的理解程度如何？

A 非常了解B 了解一些C 了解不多D 完全不了解

16. 您對(duì)模型的訓(xùn)練時(shí)間有多重視？

A 非常重視B 重要C 一般D 不重視

17. 您在模型優(yōu)化中使用過哪些方法？

A 網(wǎng)格搜索B 隨機(jī)搜索C 貝葉斯優(yōu)化D 其他

18. 您認(rèn)為大模型的未來發(fā)展趨勢(shì)是什么？

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