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AI大模型核心框架-Transformer-考试

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1、以下哪种说法最准确地描述了“词向量嵌入”的概念？[单选题]*

A、词向量嵌入是将单词转化为计算机语言程序。

B、词向量嵌入是将单词转化为向量，用于数学运算并捕捉单词的含义。(正确答案)

C、词向量嵌入是通过图像表示单词的过程。

D、词向量嵌入是为单词提供唯一的标识符。

2、关于Transformer模型中的输入嵌入策略，下列哪一项是正确的？[单选题]*

A、Transformer的输入嵌入策略直接将单词转换为图像。

B、Transformer的输入嵌入向量在训练过程中保持不变。

C、Transformer的输入嵌入向量在训练过程中根据上下文逐渐调整和优化。(正确答案)

D、Transformer的输入嵌入策略与传统机器学习模型无关。

3、关于词序编码的数值化表示，下列哪一项是正确的？[单选题]*

A、词序编码通过随机数生成词与词之间的相对位置。

B、词向量嵌入是将单词转化为向量，用于数学运算并捕捉单词的含义。(正确答案)

C、词序编码仅适用于短文本。

D、词序编码通过线性方程表示相邻单词的关系。

4、关于“注意力”机制，下列哪一项最准确？[单选题]*

A、注意力机制仅用于处理单词的顺序关系。

B、注意力机制是一种用于删除不相关单词的技术。

C、注意力机制通过关联和情境化作用，将单词的嵌入向量组合成一个矩阵，表达输入序列的深层含义。(正确答案)

D、注意力机制通过简单平均每个单词的向量来生成输出。

5、关于Transformer模型中的“Addamp;Norm”操作，下列哪一项是正确的？[单选题]*

A、Add操作负责层归一化，Norm操作负责残差连接。

B、Add＆Norm操作的核心在于通过残差连接帮助信息传递，并通过层归一化稳定训练过程。(正确答案)

C、Add＆Norm操作仅用于前馈神经网络中，不与注意力机制相关。

D、Add＆Norm操作是为了解决模型中的记忆问题，防止信息丢失。

6、在Transformer模型中，前馈神经网络的主要作用是什么？[单选题]*

A、提供位置信息以帮助注意力机制。

B、将注意力机制的输出转换为更适合解码器使用的格式。(正确答案)

C、控制输入和输出序列的长度。

D、负责归一化模型的输出值。

7、Transformer模型中的解码器通过掩码注意力机制，确保训练阶段和推理阶段的一致性。[单选题]*

A、对(正确答案)

B、错

8、Transformer模型与RNN相同，都需要按顺序进行训练，导致训练速度较慢。[单选题]*

A、对

B、错(正确答案)

9、关于Transformer模型的解码器，下列哪些说法是正确的？（多选）*

A、解码器使用了掩码注意力机制。(正确答案)

B、解码器中的掩码是为了实现并行训练。

C、解码器中的掩码确保训练和推理阶段的一致性。(正确答案)

D、解码器与RNN相同，必须按顺序训练。

10、关于RNN和Transformer模型，下列哪些说法是正确的？

（多选）*

A、RNN在预测下一步时依赖前一步的结果。(正确答案)

B、Transformer通过掩码注意力机制进行顺序训练。

C、RNN训练速度较慢，因为它需要按顺序训练。(正确答案)

D、Transformer通过修改注意力机制实现并行训练。(正确答案)