大模型与小模型方向的招聘考试
20. 您的姓名？
19. 您的手机号？
1. 您对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. 您认为小模型相比于大模型的优势是什么？
A 计算效率更高
B 训练时间更短
C 更容易部署
D 对数据的需求较少
3. 您在机器学习中使用过哪些框架？
A TensorFlow
B PyTorch
C Keras
D Scikit-learn
4. 您认为数据预处理在模型训练中的重要性如何？
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应用场景？
A 自然语言处理
B 图像识别
C 推荐系统
D 语音识别
6. 您在使用模型时最关注哪些指标？
A 准确率
B 召回率
C F1值
D AUC值
7. 您是否参与过大模型的训练？
A 是
B 否
8. 您对深度学习的理解程度如何？
A 非常了解
B 了解一些
C 了解不多
D 完全不了解
9. 您在处理不平衡数据时采用过哪些方法？
A 重采样
B 使用权重
C 数据增强
D 其他
10. 您对模型的可解释性有多重视？
A 非常重视
B 重要
C 一般
D 不重视
11. 请将以下模型按复杂度从低到高排序：
A 线性回归
B 支持向量机
C 决策树
D 深度神经网络
12. 请将以下数据处理步骤按顺序排序：
A 数据清洗
B 特征选择
C 数据转换
D 模型训练
13. 您在模型评估时通常使用哪些方法？
A 交叉验证
B 留出法
C Bootstrap
D 其他
14. 您最常用的损失函数是什么？
A 均方误差
B 交叉熵
C Hinge损失
D 其他
15. 您对迁移学习的理解程度如何？
A 非常了解
B 了解一些
C 了解不多
D 完全不了解
16. 您对模型的训练时间有多重视？
A 非常重视
B 重要
C 一般
D 不重视
17. 您在模型优化中使用过哪些方法？
A 网格搜索
B 随机搜索
C 贝叶斯优化
D 其他
18. 您认为大模型的未来发展趋势是什么？
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