百度智能云生成式AI资深认证工程师考试题库
试卷总分：100分（80分通过）｜题量：50题
- Post-pretrain阶段的数据集，一般是什么格式？（ ）
选项：
A. 纯文本无标注
B. Prompt+Response问答对形式
C. Prompt+Chosen+Rejected
D. Prompt+多Response排序
答案：A
解析：Post-pretrain阶段使用无标注纯文本数据，用于继续预训练模型的语言理解能力。 - 以下哪个不是工作流预置画布的类型？（ ）
选项：
A. 空画布
B. 知识库问答
C. API接入
D. 代码执行
答案：D
解析：工作流预置画布类型包括空画布、知识库问答、API接入，代码执行需自定义组件实现。 - 在模型精调的最佳实践中，对于数据量，更多的数据总是能带来更好的模型效果。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：数据量需平衡质量与规模，低质量数据堆砌可能导致过拟合或噪声干扰。 - 在千帆平台的在线测试功能中，以下哪个参数用于控制生成文本的多样性？（ ）
选项：
A. 温度
B. 多样性
C. 重复惩罚
D. 系统人设
答案：A
解析：温度（Temperature）参数通过调整概率分布平滑度控制文本多样性。 - 在百度智能云千帆AppBuilder中，以下哪一项不是应用组件的功能？（ ）
选项：
A. 文档问答
B. 表格问答
C. 对话
D. 提供IAAS云资源
答案：D
解析：应用组件聚焦AI能力（如问答、对话），IaaS资源由底层云平台提供。 - 在进行Prompt优化时，如果开启了“质量优化”功能，以下哪个说法是正确的？（ ）
选项：
A. 优化时间会加长
B. 优化时间会缩短
C. 优化效果会降低
D. 对优化时间无影响
答案：A
解析：质量优化需额外计算资源，会增加优化时间。 - 在千帆ModelBuilder上，下列哪一项是DPO的训练数据集格式？（ ）
选项：
A. Prompt+Response
B. 纯文本
C. Prompt+Chosen+Rejected
D. Prompt+多Response排序
答案：C
解析：DPO（Direct Preference Optimization）需偏好数据（Chosen/Rejected）。 - 在百度智能云千帆AppBuilder进行应用开发时，以下哪些模型可用于知识问答环节？（ ）
选项：
A. ERNIE-4.0-8K
B. ERNIE-3.5-8K
C. ERNIESpeed-AppBuilder
D. ERNIE-2.0-Large
正确答案：A、B、C
解析：
ERNIE-4.0-8K 和 ERNIE-3.5-8K 是百度智能云官方文档中明确列出的预置大模型，适用于知识问答场景。
ERNIESpeed-AppBuilder 是专为AppBuilder优化的轻量模型，支持知识库问答功能。
ERNIE-2.0-Large 是早期版本模型，未在平台预置模型列表中，不适用于当前知识问答组件。 - 在微调大模型时，常用的学习率调整策略是哪一个？（ ）
选项：
A. 学习率衰减
B. 梯度裁剪
C. 随机梯度下降
D. 指数加权移动平均
答案：A
解析：学习率衰减可避免训练后期震荡，提升收敛效果。 - 在调用Stable-Diffusion-XL服务时出现请求超时，以下哪种方式是正确的处理方法？（ ）
选项：
A. 忽略超时提示，继续等待服务响应
B. 检查网络连接是否正常
C. 如果未部署该服务，需要先部署本模型为服务，再调用部署好的服务
D. 立即联系技术支持寻求帮助
答案：C
解析：超时通常因服务未部署或资源不足，需先检查服务状态。 - 在LoRA微调中，参数秩的选择会受到哪些因素的影响？（ ）
选项：
A. 数据集大小
B. 模型的复杂度
C. 任务的复杂度
D. 计算资源
正确答案：A、B、C、D
解析：
数据集大小：数据量越大，模型需要学习的模式越复杂，可能需要更高的秩来捕捉这些模式。
模型的复杂度：更复杂的模型（如参数量更大的模型）可能需要更高的秩来保持微调的灵活性。
任务的复杂度：复杂任务（如多跳推理）需要更高的秩来适应参数更新。
计算资源：秩越高，计算开销越大，需根据资源限制调整。 - 创建应用后如何操作可以让应用拥有手写识别的能力？（ ）
选项：
A. 优化角色指令
B. 添加知识库
C. 添加组件
D. 优化提示词
答案：C
解析：手写识别需通过添加OCR组件实现。 - 在大模型微调中，通常会微调模型的哪些部分？（ ）
选项：
A. 全部模型参数
B. 只微调最后几层参数
C. 只微调部分参数
D. 只微调嵌入层
答案：C
解析：微调通常更新部分参数（如适配层），保留预训练权重。 - 大模型SFT时，对于数据集需要考虑哪些因素？（ ）选项：
A. 数据格式
B. 数据规模
C. 数据质量
D. 数据的真实性正确答案：A、B、C、D
解析：
● 数据格式：需统一格式（如JSONL），确保模型可读取。
● 数据规模：数据量需充足，但需平衡质量与数量。
● 数据质量：低质量数据（如噪声、错误标注）会误导模型学习。
● 数据的真实性：真实业务数据能更好反映模型实际效果。 - 在模型精调的最佳实践中，对于数据准备阶段，以下哪项不是关键步骤？（ ）
选项：
A. 收集原始数据
B. 数据清洗
C. 数据扩充
D. 模型部署
正确答案：D
解析：
a. 模型部署属于训练后的生产环节，与数据准备无关。
b. 关键步骤包括收集原始数据（A）、数据清洗（B）、数据扩充（C）。 - 在百度智能云千帆AppBuilder中，关于知识库检索策略的描述，以下哪项是正确的？（ ）
选项：
A. 知识库检索只支持全文检索策略
B. 高级检索策略主要基于关键词匹配
C. 全文检索和高级检索都不能用于知识库检索
D. 用户可以根据需要调整知识库检索的召回数量和匹配分
答案：D
解析：平台支持自定义召回数量和匹配阈值。 - 在百度智能云千帆AppBuilder的应用配置页面，用户可以通过哪些方式生成应用配置？（ ）
选项：
A. 手动填写配置表单
B. AI自动生成配置
C. 随机生成配置
D. 上传配置文件
正确答案：A、B
解析：
a. 手动填写配置表单：用户可通过界面表单逐项配置应用参数。
b. AI自动生成配置：平台支持通过自然语言描述自动生成配置（如输入“创建文档问答应用”）。
c. 排除选项：
ⅰ. C. 随机生成配置：平台无此功能，配置需用户明确指定。
ⅱ. D. 上传配置文件：当前仅支持界面操作，不支持文件导入。 - Post-pretrain模型训练方法的主要优势是什么？（ ）
选项：
A. 可适用于特定任务
B. 训练效率高
C. 拥有特殊领域知识能力
D. 能够得到一个强大的通用语言模型
答案：D
解析：Post-pretrain提升通用语言理解能力，为下游任务打基础。 - 在千帆平台中，自定义参数可以保证全部生效。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：部分参数（如系统保留参数）不可自定义修改。 - Prompt评估功能支持哪些评估方法？（ ）
选项：
A. 语义相似性
B. Regex匹配
C. 精确匹配
D. 以上全部
答案：D
解析：平台支持语义相似性、正则匹配和精确匹配三种评估方式。 - 将应用发布至文心智能体平台后，通过哪些场景可以触达该应用？（ ）
选项：
A. 仅通过搜索
B. 仅通过信息流
C. 搜索和信息流
D. 电子邮件推广
答案：C
解析：应用可通过百度搜索和信息流场景分发。 - 当你启用文心智能体平台分发应用时，哪些应用配置项会进行审核？（ ）选项：A. 应用头像B. 工具组件C. 开场白D. 模型配置正确答案：A、B、C解析：
a. 应用头像：需审核是否包含违规或侵权内容（如敏感图像）。
b. 工具组件：需检查组件功能是否符合平台安全规范（如API调用权限）。
c. 开场白：需审核文本是否合规（如无虚假信息或不当引导）。
d. 排除选项：
ⅰ. D. 模型配置：属技术参数，不涉及内容安全审核。 - 在百度智能云千帆AppBuilder中，思考模型主要用于哪个环节？（ ）
选项：
A. 任务规划
B. 知识问答
C. 总结生成回复结果
D. 选择应用依赖的大模型服务
答案：A
解析：思考模型负责任务分解和规划（如Agent工作流）。 - 在提交模型训练运行时，如果提示模型数量已达上限，说明当前运行的模型数量已经超过了系统允许的最大值。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：系统限制并发训练任务数，超限需终止部分任务。 - 大模型的推理速度通常比小模型更快，因为大模型有更强的表达能力。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：大模型参数量大，推理速度通常慢于小模型。 - Perplexity（困惑度），可以用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，一个模型推理时的Perplexity数值越低，准确率也就越低，代表模型表现欠佳。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：困惑度越低，说明模型预测越准确。 - 在进行模型评估时，以下哪些操作是不支持的？（ ）
选项：
A. 支持对两个模型进行效果好坏的对比
B. 支持对同一模型在不同prompt/参数配置下的效果好坏对比
C. 支持选择平台数据集或预置数据集作为评估数据集
D. 支持选择训练集作为评估数据集
答案：D
解析：评估集需独立于训练集，避免数据泄露。 - 千帆平台提供的在线测试功能支持同时测试多少个服务？（ ）
选项：
A. 1～3个
B. 1～6个
C. 1～10个
D. 无限制
答案：B
解析：在线测试最多支持同时对比6个服务。 - Post-pretrain模型适用于哪些自然语言处理任务？（ ）
选项：
A. 文本分类
B. 图像识别
C. 情感分析
D. 智能客服
答案：A、C、D
解析：Post-pretrain模型适用于文本类任务，图像识别属CV领域。 - 在模型精调的过程中，关于训练数据集的说法正确的是？（ ）选项：A. 数据量越大越好，不考虑数据质量B. 数据来源最好是线上真实业务数据C. 如果数据不足，可以直接使用大模型生成的数据，无需人工审查D. 训练集和评估集的内容可以重复正确答案：B解析：
a. B. 数据来源最好是线上真实业务数据：真实业务数据能更好反映模型实际效果，是精调的最佳实践。
b. 排除其他选项：
ⅰ. A. 数据量越大越好：错误，低质量数据堆砌可能导致过拟合或噪声干扰。
ⅱ. C. 直接使用大模型生成数据：错误，生成数据需人工审查，避免引入错误标注。
ⅲ. D. 训练集和评估集重复：错误，评估集需独立于训练集，避免数据泄露导致评估失真。 - 下列哪一种微调方法是使用低秩分解的方法进行微调的？（ ）
选项：
A. 全量微调
B. LoRA
C. Prefix-Tuning
D. P-Tuning
答案：B
解析：LoRA通过低秩矩阵分解减少微调参数量。 - 在千帆ModelBuilder中，非平台存储的数据集在进行数据管理、标注、处理时，用户无需自行保证数据地址的有效性。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：用户需确保外部数据地址长期有效，否则可能导致处理失败。 - 在进行模型评估时，评估数据集的选择必须完全与训练数据集相同。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：评估集需独立于训练集，以检验泛化能力。 - LoRA微调的主要目标是什么？（ ）
选项：
A. 保持预训练模型的大部分参数不变
B. 完全重置预训练模型的参数
C. 将预训练模型转换为新任务的完全新模型
D. 删除预训练模型的所有层并添加新层
答案：A
解析：LoRA通过更新低秩矩阵保持原模型参数冻结。 - 下列哪些因素可能会影响大模型微调的性能？（ ）
选项：
A. 数据集的大小
B. 模型的复杂度
C. 初始学习率的设置
D. 迭代轮次
答案：A、B、C、D
解析：以上因素均可能影响微调收敛速度和最终效果。 - 发布至网页版demo的应用，如果访问地址意外泄露，以下哪种做法是推荐的？（ ）
选项：
A. 不采取任何措施，等待问题自行解决
B. 立即重新生成访问地址
C. 通知所有用户更改其访问地址
D. 暂停应用的运行，直到问题解决
答案：B
解析：重新生成地址可快速阻断未授权访问。 - 在模型训练过程中，如果手动终止训练任务，以下哪项说法是正确的？（ ）
选项：
A. 任务终止后，计费将继续进行
B. 任务终止后，可以立即重启训练任务
C. 任务终止，计费也将会终止，且无法重启训练任务
D. 任务终止与否，对计费和重启训练任务无影响
答案：C
解析：终止任务即停止资源占用，计费终止且不可恢复。 - 在AppBuilder中，使用run(.)方法可以向对话中发送消息，并接收对话机器人的回复。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：run(.)方法用于交互式对话流程控制。 - 使用AppBuilder-SDK开发应用前，首先需要执行的操作是什么？（ ）
选项：
A. 开通组件服务
B. 调用组件
C. 安装SDK
D. 获取密钥
答案：C
解析：安装SDK是开发环境配置的第一步。 - 百度智能云千帆AppBuilder的产品架构主要分几个层次，为不同开发能力的用户和开发场景提供服务？（ ）
选项：
A. 一个层次
B. 两个层次
C. 三个层次
D. 四个层次
答案：C
解析：架构分为低代码、专业开发、深度定制三个层次。 - 在百度智能云千帆AppBuilder中创建应用时，哪些元素是可以配置的？（ ）
选项：
A. 应用的名称和描述
B. 角色指令
C. 组件和知识库
D. 模型配置和追问配置
答案：A、B、C、D
解析：以上均为应用配置的核心模块。 - 百度智能云千帆AppBuilder平台对新用户赠送的免费应用资源有使用期限限制。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：免费资源通常有30天有效期限制。 - 在配置API节点时，可以支持非标准的HTTP请求。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：平台支持自定义HTTP方法和头部。 - 在千帆ModelBuilder的数据集管理中，以下哪些操作是支持的？（ ）
选项：
A. 对已建立的数据集进行版本迭代
B. 删除不再需要的数据集版本
C. 导入本地数据文件到数据集
D. 以上功能都支持
答案：D
解析：平台提供完整的数据集生命周期管理。 - 在百度智能云千帆AppBuilder中，知识库检索只支持全文检索策略。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：B
解析：支持全文检索、高级检索（语义匹配）等多种策略。 - 在LoRA策略中，秩的大小要依据下列哪一项?（ ）
选项：
A. 学习率的大小
B. 数据集的真实性
C. 训练任务的复杂度
D. 梯度累计步数
答案：C
解析：秩的大小需匹配任务复杂度，复杂任务需更高秩。 - SFT之后，哪些指标可以用来分析和观察SFT的效果？（ ）
选项：
A. BLEU
B. rouge-N（1/2/L）
C. Perplexity
D. TrainingLoss
答案：A、B、C、D
解析：以上指标均可用于评估SFT效果（BLEU/ROUGE评估生成质量，Perplexity评估预测能力，TrainingLoss监控训练稳定性）。 - 强化学习往往需要以下三个基本要素：策略（policy）、动作空间（actionspace）、奖励函数（reward）。（ ）
选项：
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：三要素是强化学习框架的核心组成部分。 - 在设计Prompt时，为什么要保证语法、用词以及标点的准确性？（ ）
选项：
A. 为了提高模型的运行速度
B. 为了美观和整洁
C. 为了引导模型生成更准确的内容
D. 为了符合语言规范
答案：C
解析：准确的Prompt可减少模型歧义理解，提升输出质量。 - 关于后付费配额的变更，以下哪些说法是正确的？（ ）
选项：
A. 平台支持灵活变更配额
B. 可在已购买后付费配额的前提下扩增TPM额度
C. 配额变更后立即生效，无需等待时间
D. 两次降配TPM额度操作至少间隔60分钟
答案：A、B、D
解析：配额扩增可实时生效，但降配需间隔60分钟（C错误）。
扫一扫
1590
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
