大模型與小模型方向的招聘考試
20. 您的姓名？
19. 您的手機號？
1. 您對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. 您認為小模型相比于大模型的優(yōu)勢是什么？
A 計算效率更高
B 訓練時間更短
C 更容易部署
D 對數(shù)據(jù)的需求較少
3. 您在機器學習中使用過哪些框架？
A TensorFlow
B PyTorch
C Keras
D Scikit-learn
4. 您認為數(shù)據(jù)預處理在模型訓練中的重要性如何？
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用場景？
A 自然語言處理
B 圖像識別
C 推薦系統(tǒng)
D 語音識別
6. 您在使用模型時最關(guān)注哪些指標？
A 準確率
B 召回率
C F1值
D AUC值
7. 您是否參與過大模型的訓練？
A 是
B 否
8. 您對深度學習的理解程度如何？
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)時采用過哪些方法？
A 重采樣
B 使用權(quán)重
C 數(shù)據(jù)增強
D 其他
10. 您對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. 請將以下模型按復雜度從低到高排序：
A 線性回歸
B 支持向量機
C 決策樹
D 深度神經(jīng)網(wǎng)絡
12. 請將以下數(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 模型訓練
13. 您在模型評估時通常使用哪些方法？
A 交叉驗證
B 留出法
C Bootstrap
D 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. 您對遷移學習的理解程度如何？
A 非常了解
B 了解一些
C 了解不多
D 完全不了解
16. 您對模型的訓練時間有多重視？
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 隨機搜索
C 貝葉斯優(yōu)化
D 其他
18. 您認為大模型的未來發(fā)展趨勢是什么？
關(guān)閉
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