第一章 单元测试

1、多选题：
以下哪些属于提示词工程中的常见设计方法？
选项：
A:多轮对话提示
B:结构化提示
C:无样本生成
D:零样本提示
E:随机提示
答案: 【多轮对话提示;
结构化提示;
零样本提示】

2、判断题：
提示词工程是随着大语言模型的发展而出现的。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

3、单选题：
提示词工程的发展现状中，下列哪项描述最准确？
选项：
A:提示词工程已经形成统一的标准和完整的理论体系
B:提示词工程尚处于发展阶段，缺乏统一标准和成熟理论
C:提示词工程完全取代了传统自然语言处理方法
D:提示词工程仅适用于科研领域，尚未进入工业应用
答案: 【提示词工程尚处于发展阶段，缺乏统一标准和成熟理论】

4、判断题：
Transformer模型中，自注意力机制通过计算输入序列中不同位置之间的相关性来决定信息的传递权重。
选项：
A:错误
B:正确
答案: 【正确】

5、单选题：
下列哪一项是Transformer模型中位置编码的作用？
选项：
A:提升模型的注意力计算速度
B:增强模型对输入序列顺序的感知能力
C:减少模型的参数数量
D:替代词嵌入向量
答案: 【增强模型对输入序列顺序的感知能力】

6、单选题：
以下哪项是提示词工程的主要目标？
选项：
A:提升大语言模型的训练效率
B:优化输入提示以激发模型的最佳输出
C:简化模型的架构设计
D:降低语言模型的参数规模
答案: 【优化输入提示以激发模型的最佳输出】

7、单选题：
以下哪一项不是提示词工程中‘明确性原则’的核心要求？
选项：
A:避免使用模糊或歧义的表达
B:提供丰富的上下文背景信息
C:确保提示语句语法正确
D:使用具体且可操作的语言
答案: 【提供丰富的上下文背景信息】

8、单选题：
在Transformer模型中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）三者的作用机制主要用于实现什么功能？
选项：
A:文本分类
B:词序排列优化
C:词向量压缩
D:注意力权重计算
答案: 【注意力权重计算】

第二章 单元测试

1、多选题：
以下关于提示词的描述，哪些是正确的？
选项：
A:提示词可以用于塑造输出内容的风格
B:提示词是与大语言模型交互时的需求表达载体
C:提示词只能用于简单的问答场景，不能引导复杂任务
D:通过提示词可以对复杂任务进行拆解和逐步引导
答案: 【提示词可以用于塑造输出内容的风格;
提示词是与大语言模型交互时的需求表达载体;
通过提示词可以对复杂任务进行拆解和逐步引导】

2、判断题：
提示词在与大语言模型交互中，可以作为语义引导工具来限定输出范围。
选项：
A:错误
B:正确
答案: 【正确】

3、单选题：
在提示词设计中，哪一部分用于明确告诉模型需要完成的具体任务？
选项：
A:示例引导
B:任务指令
C:限定条件
D:核心关键词
答案: 【任务指令】

4、单选题：
在设计提示词时，如果希望模型在输出中遵循特定格式并面向某一类用户，这主要涉及哪两个构成要素的协同作用？
选项：
A:任务指令与示例引导
B:核心关键词与任务指令
C:限定条件与逻辑关系
D:限定条件与任务指令
答案: 【限定条件与任务指令】

5、多选题：
在设计提示词时，以下哪些说法体现了对逻辑连接规则的正确运用？
选项：
A:使用‘或者’引导递进关系，如‘请分析这篇文章的结构或者提出改进建议’
B:使用‘但是’连接任务与限制条件，如‘请生成一个故事，但是不要超过200字’
C:使用‘因为’引导原因，如‘因为用户需要简洁回复，所以请用三个要点总结’
D:使用‘因此’连接因果关系，如‘模型输出不稳定，因此需要调整提示词结构’
E:使用‘并且’连接两个并列的请求，如‘请分析这篇文章的主题，并且指出其写作风格’
答案: 【使用‘因为’引导原因，如‘因为用户需要简洁回复，所以请用三个要点总结’;
使用‘因此’连接因果关系，如‘模型输出不稳定，因此需要调整提示词结构’;
使用‘并且’连接两个并列的请求，如‘请分析这篇文章的主题，并且指出其写作风格’】

6、单选题：
在使用大语言模型时，提示词中时态不一致可能导致的问题是什么？
选项：
A:模型难以理解任务的时间背景和逻辑顺序
B:模型会拒绝执行该提示词
C:模型无法识别任何动词
D:模型会自动将所有动词改为现在时
答案: 【模型难以理解任务的时间背景和逻辑顺序】

7、判断题：
强化学习模型通过与环境的交互不断调整策略以最大化长期奖励，这一机制与监督学习中依赖标注数据的方式完全不同。
选项：
A:错误
B:正确
答案: 【正确】

8、单选题：
以下哪一种模型最适合用于图像分类任务？
选项：
A:卷积神经网络
B:支持向量机
C:朴素贝叶斯
D:决策树
答案: 【卷积神经网络】

9、单选题：
在图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）对提示词的响应主要依赖于以下哪一层结构？
选项：
A:卷积层
B:全连接层
C:归一化层
D:池化层
答案: 【卷积层】

10、单选题：
在处理一段自然语言提示时，Transformer模型相较于循环神经网络（RNN），其响应机制的主要优势在于什么？
选项：
A:支持并行化计算并捕捉长距离依赖
B:使用更少的训练数据
C:不需要词向量表示
D:具有更强的序列记忆能力
答案: 【支持并行化计算并捕捉长距离依赖】