第一章 单元测试

1、单选题：
关于《强化学习原理及应用》课程的描述，以下哪项是错误的？（ ）
选项：
A:本课程由浙江省多家科研机构的10位教师联合开发。
B:本课程内容未涉及强化学习与大语言模型的结合应用。
C:本课程是强化学习领域的通识课程而不是专业课。
D:本课程包含强化学习的历史基础、前沿研究、产业应用等三个板块。
答案: 【本课程内容未涉及强化学习与大语言模型的结合应用。】

2、单选题：
关于本次课内容的描述，以下哪项是错误的？（ ）
选项：
A:本次课介绍了《强化学习原理及应用》的开课背景和课程内容。
B:本次课简要概述了强化学习的发展历史。
C:本次课简要介绍了强化学习的基础原理。
D:本次课并没有介绍其他授课教师的教学内容。
答案: 【本次课并没有介绍其他授课教师的教学内容。】

3、单选题：
关于强化学习发展历程的描述，以下哪项是错误的？（ ）
选项：
A:Richard Sutton在强化学习发展过程中提出了多项奠基性思想和算法。
B:当前主流的大语言模型技术未采用任何强化学习方法。
C:强化学习的理论基础可追溯至1950年代开始出现的贝尔曼方程和动态规划算法。
D:深度强化学习的里程碑是2015年提出的Deep Q-network算法。
答案: 【当前主流的大语言模型技术未采用任何强化学习方法。】

4、单选题：
关于强化学习基本原理的描述，以下哪项是错误的？（ ）
选项：
A:策略是指状态到动作的映射关系，用于决定在任意状态下应采取的动作。
B:强化学习的本质是优化，例如通过优化目标函数寻找最优策略。
C:"强化"指的是智能体通过与环境交互不断优化策略的过程。
D:强化学习的核心目标是评估特定策略下的状态价值函数。
答案: 【强化学习的核心目标是评估特定策略下的状态价值函数。】

5、单选题：
关于如何学习强化学习的描述，以下哪项是错误的？（ ）
选项：
A:鉴于强化学习的数学性，读者需要学习数学原理才能深入理解。
B:强化学习仅是一门编程技术，与C++/Python类似，不涉及数学理论。
C:由于强化学习的系统性，建议按照特定学习路径循序渐进地学习。
D:学习强化学习需要足够的时间投入，切忌急功近利。
答案: 【强化学习仅是一门编程技术，与C++/Python类似，不涉及数学理论。】

第二章 单元测试

1、单选题：
关于GPT系列模型的描述，以下哪项是错误的？ （ ）
选项：
A:当前大语言模型已经完全实现了通用人工智能（AGI）。
B:大语言模型通过“下一个词预测”生成完整句子。
C:GPT系列模型的核心技术包括预训练和指令微调。
D:GPT-1发布于2018年，GPT-4发布于2023年。
答案: 【当前大语言模型已经完全实现了通用人工智能（AGI）。】

2、单选题：
关于大语言模型应用场景的描述，以下哪一项是错误的？（ ）
选项：
A:大模型的局限性在于它们只能用于执行特定任务而缺乏通用性。
B:大模型能通过角色扮演生成特定风格的回答。
C:大模型的市场规模在逐年增长。
D:大模型可应用于翻译、文档处理等任务。
答案: 【大模型的局限性在于它们只能用于执行特定任务而缺乏通用性。】

3、单选题：
关于人类反馈强化学习（RLHF）的描述，以下哪一项是错误的？（ ）
选项：
A:当前主流大语言模型完全依赖传统监督学习，未使用RLHF。
B:RLHF可提升模型在特定任务中的性能（如翻译、推理）。
C:RLHF可优化回答的无害性（如拒绝生成暴力内容）。
D:RLHF需要标注人员对模型回答进行排序。
答案: 【当前主流大语言模型完全依赖传统监督学习，未使用RLHF。】

4、单选题：
关于指令微调的描述，以下哪一项是错误的？（ ）
选项：
A:指令微调完全不需要依赖预训练模型，可以直接从零开始训练模型。
B:指令微调是在预训练语言模型基础上，通过特定任务数据进一步优化模型性能。
C:指令微调的目标是让大语言模型能够更好地理解和执行人类的指令。
D:指令微调过程中，模型会学习如何处理翻译、问答、推理等具体任务。
答案: 【指令微调完全不需要依赖预训练模型，可以直接从零开始训练模型。】

5、单选题：
关于提示工程的描述，以下哪一项是错误的？（ ）
选项：
A:提示工程可通过多轮对话改进模型输出。
B:提示词的选择会显著影响大模型的回答质量。
C:提示工程需要结合具体任务设计清晰的指令。
D:提示工程在大模型应用中完全不起作用。
答案: 【提示工程在大模型应用中完全不起作用。】