【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】2.7 通过微调增强模型能力 (上篇)(⭐️⭐️⭐️ 重点章节!!!)
习题集:
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【单选题】在大模型微调中,与提示工程和RAG相比,微调的独特优势在于( )
A. 无需外部工具即可提升模型表现
B. 能让模型学习特定领域知识,提升底层能力
C. 可以更高效地检索知识
D. 能直接提升模型的知识边界,无需训练 -
【多选题】以下关于机器学习和传统编程的说法正确的是( )
A. 传统编程是已知规则编写函数,机器学习是通过数据寻找规则
B. 机器学习和传统编程都需要事先明确参数值
C. 机器学习的目标是利用训练集找到合适的模型参数
D. 传统编程中函数的参数是固定不变的 -
【单选题】在计算损失函数时,将差值平方的主要目的不包括( )
A. 避免正负误差相互抵消
B. 放大误差影响,便于找到合适参数
C. 简化计算过程
D. 更准确地评估模型在单个样本上的表现 -
【多选题】关于代价函数(Cost Function),下列说法正确的是( )
A. 代价函数用于评估模型在整个训练集上的表现
B. 通常计算所有样本损失的平均值作为代价函数
C. 寻找代价函数最小值等同于寻找模型的最优参数
D. 不同模型的代价函数计算方法一定相同 -
【单选题】梯度下降算法中,调整参数的方向是( )
A. 梯度方向
B. 梯度的反方向
C. 随机方向
D. 与梯度垂直的方向 -
【多选题】学习率(Learning Rate)对模型训练的影响有( )
A. 合适的学习率能让模型在较短时间找到合适参数
B. 过低的学习率会增加训练耗时和资源消耗
C. 过高的学习率可能导致模型跳过最优解
D. 学习率的大小不影响模型训练结果,只影响训练速度 -
【单选题】在模型训练中,batch size设置较大时,可能会出现的问题是( )
A. 训练速度变慢
B. 模型泛化性能下降
C. 模型无法收敛
D. 对硬件资源要求降低 -
【多选题】关于eval steps和epoch,下列说法正确的是( )
A. eval steps控制使用验证集评估模型的间隔步骤数
B. epoch是对训练集进行一次完整的迭代
C. 过小的epoch值可能导致训练结束时未找到最优模型参数
D. 通常在对训练集完整迭代后才使用验证集评估模型 -
【单选题】神经网络中,激活函数的主要作用是( )
A. 加快模型训练速度
B. 引入非线性变换,增强模型表达能力
C. 减少模型参数数量
D. 简化神经网络结构 -
【多选题】以下属于神经网络结构组成部分的有( )
A. 神经元
B. 激活函数
C. 参数(权重)
D. 训练集 -
【单选题】在使用梯度下降算法训练神经网络时,若学习率设置过大,模型可能会出现( )
A. 训练损失不断下降,验证损失也不断下降
B. 训练损失不断下降,但验证损失上升
C. 训练损失不变,甚至变大
D. 训练损失和验证损失都不变 -
【多选题】在大模型微调训练过程中,正向传播的目的是计算( )
A. 单个样本的损失函数
B. 所有样本的损失函数之和
C. 代价函数
D. 模型的输出结果,用于与真实结果对比计算损失 -
【单选题】在神经网络表达式 Y = σ ( W ⋅ X ) Y = \sigma(W \cdot X) Y=σ(W