2025知到答案 大语言模型原理与应用实践（上海大学） 最新智慧树满分章节测试答案

第一章 单元测试

1、判断题：
在大语言模型的发展过程中，基础模型阶段主要聚焦于构建基于Transformer架构的模型结构，并通过大规模语料库进行预训练，以学习通用语言表示。
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】

2、单选题：
以下哪一项是大语言模型发展第一阶段（基础模型阶段）中最具代表性的模型？
选项：
A:GPT-4
B:ChatGPT
C:GPT-3
D:BERT
答案: 【BERT】

3、多选题：
以下哪些是大语言模型在内容创作与生成领域的典型应用？
选项：
A:创作音乐歌词
B:生成诗歌和文学作品
C:自动撰写新闻报道
D:编写计算机底层驱动代码
答案: 【创作音乐歌词;
生成诗歌和文学作品;
自动撰写新闻报道】

4、多选题：
在大规模语言模型构建过程中，以下关于预训练阶段的说法哪些是正确的？
选项：
A:预训练阶段不需要进行数据清洗和处理
B:预训练阶段通常使用大规模无标注语料进行训练
C:预训练阶段的训练方式通常是自监督学习
D:预训练阶段的目标是让模型掌握通用的语言表示能力
E:预训练阶段对模型最终效果没有显著影响
答案: 【预训练阶段通常使用大规模无标注语料进行训练;
预训练阶段的训练方式通常是自监督学习;
预训练阶段的目标是让模型掌握通用的语言表示能力】

5、单选题：
以下哪一阶段的主要目标是通过人类反馈来优化模型的行为表现？
选项：
A:预训练
B:有监督微调
C:强化学习
D:奖励建模
答案: 【奖励建模】

6、单选题：
在大规模语言模型的训练流程中，哪一个阶段最可能面临超参数众多、方法稳定性差、收敛困难等问题？
选项：
A:强化学习
B:预训练
C:奖励建模
D:有监督微调
答案: 【强化学习】

第二章 单元测试

1、多选题：
在Transformer模型中，关于多头注意力机制的描述，哪些是正确的？
选项：
A:每个注意力头使用相同的可学习参数进行计算
B:多头注意力机制有助于提升模型对长距离依赖的建模能力
C:多头注意力机制通过并行计算多个注意力头来捕捉不同子空间的特征
D:多头注意力机制的输出是各个注意力头输出的拼接并通过线性变换得到的
答案: 【多头注意力机制有助于提升模型对长距离依赖的建模能力;
多头注意力机制通过并行计算多个注意力头来捕捉不同子空间的特征;
多头注意力机制的输出是各个注意力头输出的拼接并通过线性变换得到的】

2、判断题：
在Transformer的解码器中，掩码多头注意力机制的作用是防止当前位置看到后续位置的信息。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

3、单选题：
在Transformer模型中，位置编码（Positional Encoding）的主要作用是什么？
选项：
A:提高模型的计算效率
B:增强模型的泛化能力
C:替代传统的词向量表示
D:为模型提供词序信息
答案: 【为模型提供词序信息】

4、单选题：
在Transformer的编码器中，下列哪一项是前馈神经网络（Feed-Forward Network）的正确结构？
选项：
A:两个全连接层之间使用ReLU激活函数
B:两个全连接层之间使用Tanh激活函数
C:两个全连接层之间没有激活函数
D:两个全连接层之间使用Sigmoid激活函数
答案: 【两个全连接层之间使用ReLU激活函数】

5、单选题：
GPT模型的输入层主要包含哪两个部分？
选项：
A:词嵌入和注意力机制
B:词嵌入和位置编码
C:位置编码和前馈网络
D:注意力机制和前馈网络
答案: 【词嵌入和位置编码】

6、判断题：
旋转位置嵌入（RoPE）通过将位置信息编码为复数形式，使得模型能够在不同位置之间共享参数并保持相对位置关系。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

7、单选题：
在LLaMA模型中，SwiGLU激活函数的构成包括以下哪两种函数的组合？
选项：
A:ReLU和Sigmoid
B:Tanh和Softmax
C:Swish和GELU
D:Swish和线性门控机制
答案: 【Swish和线性门控机制】