最近整理了一套阿里云大模型ACA考试的题库，上传到“题主”小程序上了，这个小程序还可以根据考点知识点统计正确率，不懂的题目还可以直接问AI，AI可以直接答疑，对备考非常有帮助，需要的同学可以自己去绿泡泡上的”题主“小程序，题库中心搜ACA就行了。

数据预处理中，法律问题通常涉及以下哪项？
A、数据的收集方法
B、数据的存储安全
C、数据的共享与转让
D、数据的分析技术
答案：C
知识点：法律，合规

Transformer模型的输出可以用于哪些下游任务？
A、文本分类
B、问答系统
C、命名实体识别
D、所有以上
答案：D
知识点：Transformer，下游任务

逻辑回归算法属于哪一种类型的机器学习算法？
A、非监督学习
B、监督学习
C、半监督学习
D、强化学习
答案：B
知识点：逻辑回归，监督学习

指令微调和提示学习的区别在于（）。
A、指令微调仅模仿预训练数据集，而提示学习则进行更多创新
B、指令微调直接在构建指令数据集的基础上进行微调，而提示学习则局限于模仿预训练数据集。
C、提示学习注重模型的泛化能力，而指令微调则专注于特定任务的优化。
D、指令微调和提示学习都完全依赖于预训练数据集进行微调。
答案：C
知识点：微调，提示学习

大语言模型通过“预训练-微调”范式来提高任务解决能力，这意味着：
A、只通过无标注数据训练
B、通过大规模的无标注数据训练，再通过标注数据微调
C、只能使用有标注的数据进行训练
D、只使用特定领域的数据进行训练
答案：B
知识点：预训练，微调

下列哪一个不属于专业数据（）
A、科学文本数据
B、代码
C、新闻
D、多语言数据
答案：C
知识点：数据集，专业数据

在其它条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题
A、增加训练集数量
B、减少神经网络隐藏层节点数
C、删除稀疏的特征
D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替
答案：D
知识点：过拟合，SVM

Transformer模型中的“位置编码”是为了解决什么问题？
A、如何提高模型的计算速度
B、如何减少模型的参数数量
C、如何让模型理解单词在句子中的位置
D、如何让模型理解单词的语法结构
答案：C
知识点：Transformer，位置编码

在模型部署中，模型转换通常涉及哪些步骤？
A、将模型从一种格式转换为另一种格式
B、增加模型的复杂度
C、减少模型的训练时间
D、增加模型的存储需求
答案：A
知识点：部署，转换

Transformer模型中的自注意力机制允许模型在处理每个元素时：
A、只关注前一个元素
B、只关注后一个元素
C、关注序列中的所有元素
D、不关注任何元素
答案：C
知识点：Transformer，注意力

循环神经网络（RNN）与普通前馈神经网络的主要区别是什么？
A、网络结构
B、激活函数类型
C、损失函数的形式
D、网络具有时间序列数据的记忆能力
答案：D
知识点：RNN，序列

在数据集的标注中，“混淆矩阵”通常用于什么？
A、评估模型的性能
B、评估标注的一致性
C、评估数据的多样性
D、评估数据的准确性
答案：B
知识点：标注，评估

模型测试的目的是什么？
A、评估模型在未见过数据上的表现
B、训练模型
C、选择模型超参数
D、增加数据集大小
答案：A
知识点：评估，测试

生成式大模型在文本中插入新内容时，通常使用哪种方法？
A、强化学习
B、插值编码
C、Masked Language Model
D、反向传播
答案：C
知识点：生成式，MLM

在模型部署中，A/B测试主要用于什么？
A、比较不同模型的性能
B、测试新版本的模型
C、减少部署成本
D、增加模型的复杂度
答案：A
知识点：部署，评估

Transformer模型中的“注意力权重”是通过什么机制学习的？
A、随机初始化
B、预训练
C、通过训练数据直接获得
D、通过反向传播算法优化
答案：D
知识点：Transformer，注意力

GPT系列模型的任务求解能力基于哪种学习方法？
A、强化学习
B、预训练-微调范式
C、无监督学习
D、迁移学习
答案：B
知识点：GPT，预训练

大模型在执行对话任务时，常使用哪种技术来避免生成重复的回答？
A、增加模型参数
B、调整生成温度
C、使用惩罚机制
D、减少训练数据
答案：C
知识点：生成式，解码

大模型通常通过什么方法来理解和生成自然语言？
A、规则导向系统
B、统计分析
C、深度学习
D、硬编码逻辑
答案：C
知识点：大模型，深度学习



GPT-4的多模态能力指的是：
A、能处理不同类型的数据（如文本、图像等）
B、只擅长处理纯文本数据
C、只能进行文本生成任务
D、无法与外部工具进行交互
答案：A
知识点：GPT，多模态

下列哪项不是智能代理的关键特性？
A、自主性
B、社会能力
C、反应性
D、预测性
答案：D
知识点：Agent，特性

智能代理的主要功能是什么？
A、数据存储
B、自主决策
C、用户界面设计
D、网络安全防护
答案：B
知识点：Agent，决策

批量归一化在神经网络中的主要作用是什么？
A、加速数据处理
B、增强模型精确度
C、减少内部协变量偏移
D、提高数据安全性
答案：C
知识点：训练，归一化

以下哪种向量数据库可用于 RAG?
A、Chroma
B、PostgreSQL
C、MongoDB
D、以上都可以
答案：D
知识点：RAG，向量数据库

词元表示模型会维护一个词元词表，其中既存在完整的单词，也存在形如“c”“re”“ing”等单词的部分信息，称为（）。
A、形态素
B、词片段
C、字符片段
D、子词
答案：D
知识点：分词，子词

第一个开创性的将Transformer应用于计算机视觉领域。
A、ERNIE-ViL
B、VisionTransformer
C、ViLBERT
D、CLIP
答案：B
知识点：Transformer，视觉

在数据预处理中，伦理问题通常涉及以下哪项？
A、数据的准确性
B、数据的完整性
C、数据的隐私保护
D、数据的可用性
答案：C
知识点：伦理，隐私

大语言模型的核心任务是什么？
A、计算复杂的数学问题
B、建模人类语言的内在规律
C、预测未来的经济走势
D、生成图像内容
答案：B
知识点：大模型，语言模型

迁移学习在什么情况下最有效？
A、当数据非常稀少
B、当有大量的预训练数据可用
C、当模型从未见过相关数据
D、当数据分布频繁变化
答案：B
知识点：迁移学习，预训练

在智能代理的研究中，“基于目标”的Agent是指什么？
A、代理能够设定目标并实现它们
B、代理能够基于规则进行推理
C、代理能够基于统计进行决策
D、代理能够基于案例进行学习
答案：A
知识点：Agent，目标

以下哪种技术可以用于减少大模型的内存占用？
A、数据增强
B、模型剪枝
C、增加参数数量
D、提高学习率
答案：B
知识点：优化，剪枝

OpenAI的GPT-3在任务处理上最显著的特点是什么？
A、它不能处理复杂任务
B、它能在没有额外微调的情况下完成通用任务
C、它只能解决某一特定领域的问题
D、它只能生成文本
答案：B
知识点：GPT，少样本

模型微调(fine-tuning)通常在什么情况下使用？
A、模型初步训练
B、迁移学习后调整模型以适应新任务
C、模型无法收敛时
D、进行模型评估时
答案：B
知识点：微调，迁移学习

语音识别技术在处理不同口音的语音时通常会遇到什么问题？
A、无法识别非标准发音
B、无法处理背景噪音
C、无法识别说话人的性别
D、无法实时转换语音
答案：A
知识点：语音，识别

Transformer模型中的“层归一化”通常放在哪个位置？
A、自注意力层之前
B、自注意力层和前馈网络之间
C、前馈网络之后
D、仅在最后一层使用
答案：B
知识点：Transformer，归一化

在AI模型部署中，通常不包括以下哪个步骤？
A、模型训练
B、模型转换
C、环境搭建
D、API集成
答案：A
知识点：部署，流程

RAG模型中的“生成”步骤通常使用哪种类型的模型？
A、决策树模型
B、生成对抗网络
C、序列到序列模型
D、卷积神经网络
答案：C
知识点：RAG，生成

经典扩散网络DDPM采用了（）框架
A、Inception
B、VGG
C、U-Net
D、ResNet
答案：C
知识点：扩散模型，U-Net

九天自然语言交互大模型的主要技术特点不包括哪项？
A、行业能力增强
B、安全可信
C、支持全栈国产化
D、仅限于本地部署
答案：D
知识点：大模型，九天

下列哪项不是数据预处理中的数据转换方法？
A、归一化
B、标准化
C、数据离散化
D、数据压缩
答案：D
知识点：预处理，转换

大语言模型通过增加训练数据和参数，展现出了更强的：
A、数据处理速度
B、生成文本的能力
C、任务解决的广泛性和准确性
D、数据存储需求
答案：C
知识点：大模型，规模

哪种技术可以帮助大模型在推理时加快计算速度？
A、增加模型深度
B、减少数据量
C、使用蒸馏技术
D、提高温度参数
答案：C
知识点：推理，蒸馏

下列哪项不是数据预处理的常见任务
A、数据转换
B、数据聚合
C、数据压缩
D、数据增强
答案：D
知识点：预处理，数据集


以下哪项是大语言模型成功的关键因素？
A、小型数据集
B、简单的训练任务
C、大规模训练数据和强大的计算资源
D、静态的模型参数
答案：C
知识点：大模型，训练

九天人工智能平台的核心技术是什么？
A、大数据
B、云计算
C、人工智能
D、物联网
答案：C
知识点：平台，人工智能

下列哪项不是模型训练的关键组成部分？
A、损失函数
B、优化算法
C、数据集
D、用户界面
答案：D
知识点：训练，组件

在卷积神经网络处理图像的过程中，哪个步骤主要用于缩小在卷积时获取的图像特征？
A、图像输入
B、卷积
C、Pooling层
D、全连接层
答案：C
知识点：CNN，池化

在模型部署中，模型服务化通常指的是什么？
A、将模型封装成API服务
B、将模型部署到云端
C、将模型转换为不同的格式
D、将模型集成到移动应用中
答案：A
知识点：部署，API

手机号核验二要素需要验证姓名和
A、手机号
B、身份证号
C、人脸
D、银行卡号
答案：A
知识点：安全合规，核验

大语言模型的“指令微调”技术主要用于：
A、优化模型的计算效率
B、提升模型对人类指令的理解能力
C、增加模型的层数
D、提升模型的推理速度
答案：B
知识点：微调，指令

大模型在生成任务中，使用的搜索策略通常是：
A、随机抽样
B、贪婪搜索
C、Beam Search
D、深度优先搜索
答案：C
知识点：生成式，解码

RAG 是什么的缩写？
A、Retrieval Augmented Generation
B、Rapid Augmented Generation
C、Recurrent Augmented Generation
D、Reinforce
答案：A
知识点：RAG，检索

在数据集的标注中，“一致性检验”通常包括哪些步骤？
A、标注者之间的比较
B、标注结果的验证
C、标注指南的审核
D、所有以上
答案：D
知识点：标注，评估

下面哪个是RNN的劣势？
A、梯度消失问题
B、具有更好的泛性
C、可以处理上下文相关性
D、适合自然语言和图片
答案：A
知识点：RNN，梯度消失

为什么深度学习适合处理图像数据？
A、因为它基于规则学习
B、因为它适用于小数据集
C、因为它能自动提取复杂的特征
D、因为它使用线性模型
答案：C
知识点：深度学习，图像

哪个是开源的大模型App开发框架？
A、SQLite
B、Redis
C、LangChain
D、SQL Server
答案：C
知识点：框架，LangChain

《新一代人工智能发展规划》中将哪两个领域作为重要发展方向？
A、机器学习和数据挖掘
B、群体智能和自主无人系统
C、自然语言处理和计算机视觉
D、人工智能安全和隐私保护
答案：B
知识点：政策，人工智能

mPLUG-Owl不支持（）输入。
A、图片
B、英文
C、视频
D、中文
答案：D
知识点：多模态，mPLUG

在数据预处理中，“主成分分析”（PCA）主要用于什么？
A、特征提取
B、特征构造
C、特征选择
D、数据压缩
答案：A
知识点：预处理，PCA

关于jieba库，正确的是
A、jieba可以实现中文分词
B、jieba库不是免费的
C、jieba库主要用于计算性能提升
D、以上都不正确
答案：A
知识点：分词，工具

GPT-4模型主要的进步之一是：
A、增加了计算能力
B、提供了更好的多模态功能
C、缩小了模型参数
D、强化了数据预处理能力
答案：B
知识点：GPT，多模态

在 scikit-learn 中，哪个函数用于执行逻辑回归？
A、LinearRegressor()
B、LogisticRegression()
C、Regressor()
D、LinearModel()
答案：B
知识点：框架，分类

K-最近邻（K-NN）算法在分类问题中如何决定分类？
A、通过最常见的标签
B、根据最近的K个邻居的多数标签
C、通过随机选择
D、通过最远的邻居
答案：B
知识点：分类，KNN

在 scikit-learn 中，哪个函数用于执行朴素贝叶斯分类？
A、NaiveBayesClassifier()
B、GaussianNB()
C、MultinomialBayes()
D、BayesClassifier()
答案：B
知识点：框架，分类

大模型通常通过什么方式来处理输入文本的长度限制问题？
A、增加隐层数
B、使用长短期记忆网络
C、分块处理输入
D、增加词汇表大小
答案：C
知识点：大模型，上下文

在语音识别中，“说话人识别”与“语音识别”有什么区别？
A、说话人识别关注于识别谁在说话，而语音识别关注于说了什么
B、说话人识别和语音识别是同一个概念
C、说话人识别只能识别男性说话人，而语音识别可以识别任何人
D、说话人识别是语音识别的子集
答案：A
知识点：语音，识别

以下关于预训练的描述中，错误的是？
A、在预训练阶段，模型通过学习大量不同种类的语料，从而掌握语言的统计规律和一般知识
B、监督微调（SFT）阶段使得模型能根据人类的指示完成专业领域内的对话功能，但有时候可能不符合人类的偏好
C、在基于人类反馈的强化学习（RLHF）阶段，模型通过分析人类的评分反馈来优化回答，以更好地符合人类的偏好
D、预训练阶段的主要目的是让模型学会自主创新和解决未知问题，而不仅仅是学习语料库中的知识
答案：D
知识点：预训练，微调

语音识别技术中的“解码器”主要作用是什么？
A、将音频信号转换为数字信号
B、将声学特征转换为文本
C、提高语音的清晰度
D、识别语音中的背景噪音
答案：B
知识点：语音，解码器

以下哪一款芯片不属于NPU？
A、英伟达v100 GPU
B、Ascend芯片
C、寒武纪芯片
D、TrueNorth
答案：A
知识点：芯片，NPU

下列哪项不是计算机视觉中的图像处理技术？
A、滤波
B、边缘检测
C、词嵌入
D、形态学操作
答案：C
知识点：计算机视觉，图像处理

RAG模型在处理用户查询时，首先执行的步骤是什么？
A、生成回答
B、检索相关信息
C、训练模型
D、数据预处理
答案：B
知识点：RAG，检索

大语言模型在推理任务中的优势是什么？
A、只能进行简单的分类任务
B、具备强大的综合推理能力，能够解答复杂问题
C、无法进行推理任务
D、仅能进行基础的数值计算任务
答案：B
知识点：大模型，推理



在自动驾驶领域，人工智能的关键技术包括以下哪项？
A、路径规划
B、语音识别
C、文本摘要
D、机器翻译
答案：A
知识点：自动驾驶，应用

在深度学习中，反向传播用来做什么？
A、输入数据
B、调整模型参数
C、预测输出
D、减小误差
答案：B
知识点：深度学习，反向传播

在模型评估中，“ROC曲线”主要用于什么？
A、展示模型的精确度
B、展示模型的召回率
C、展示模型在不同阈值下的表现
D、展示模型的复杂度
答案：C
知识点：评估，指标

在使用大型语言模型进行文本生成时，以下哪种方法可以用于控制生成文本的多样性？
A、温度调整
B、梯度裁剪
C、学习率衰减
D、权重衰减
答案：A
知识点：生成式，采样

下面哪个不是开源的？
A、ChatGLM
B、BERT
C、当前版本ChatGPT
D、LangChain
答案：C
知识点：大模型，开源

生成对抗网络（GAN）中的生成器的作用是什么？
A、生成新的数据实例
B、区分数据实例
C、优化损失函数
D、提升网络稳定性
答案：A
知识点：GAN，生成式

在智能代理的设计中，“Agent”的架构通常包括哪些部分？
A、感知模块
B、推理模块
C、行动模块
D、所有以上
答案：D
知识点：Agent，架构

数据预处理在数据分析中扮演着怎样的角色？
A、次要角色
B、关键角色
C、不重要
D、可选步骤
答案：B
知识点：数据集，预处理

关于GPT模型的训练，以下哪个说法正确？
A、只依赖于人工规则训练
B、仅通过少量的标注数据进行训练
C、通过大规模无标注文本数据进行预训练
D、完全依赖图像数据进行训练
答案：C
知识点：GPT，预训练