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今天，我们不讲理论，不刷公式，不开 PPT。我们先来一场闭卷模拟考试， 看看你对大模型的理解程度如何。别以为题目看起来很简单，这可能是会让你怀疑人生的隐形考验。
考试科目：大语言模型基础与实践
考试时间：120 分钟
考试形式：闭卷
满分：100 分
请同学们注意：试卷分为选择题、简答题、实践题三部分
第一部分：选择题（共 5 题，每题 6 分，共 30 分）
1.在大语言模型的背景下，深度学习与传统机器学习的主要区别是什么？( )
A. 深度学习更适用于处理结构化数据，而传统机器学习更适用于处理非结构化数据
B. 深度学习不需要人工进行特征提取，而传统机器学习需要
C. 深度学习在所有任务上都比传统机器学习更准确
D. 深度学习比传统机器学习计算效率更高
2.大语言模型的主要功能是什么？( )
A. 分析和解释图像
B. 预测未来事件
C. 理解、生成并回应类似人类语言的文本
D. 控制和操作机器人
3.定制的大语言模型相较于通用大语言模型的核心优势是什么？( )
A. 在特定任务（或领域）上，它们的表现优于通用大语言模型
B. 它们更通用，可用于更广泛的任务
C. 它们在处理大型数据集时更高效
D. 它们的训练成本更低
4.Transformer 架构在大语言模型中的意义是什么？( )
A. 它为大型数据集提供了更快的处理速度
B. 它使模型在预测时能够选择性地关注输入文本的不同部分
C. 它使模型能够从无标签数据中学习
D. 它使模型无须特定训练即可进行语言翻译
5.预训练大语言模型的主要目的是什么？( )
A. 微调模型以适应特定任务
B. 评估模型在各种任务上的表现
C. 创建一个能够翻译语言的模型
D. 通过在大量多样化数据集上训练，构建对语言的广泛理解
第二部分：简答题（共 5 题，每题 8 分，共 40 分）
1.什么是大语言模型？它是如何工作的？
2."大语言模型"中的"大"有什么重要意义？
3.大语言模型与生成式 AI 之间有什么关系？
4.在特征提取方面，传统的机器学习和深度学习有什么区别？
5.请解释"大模型的涌现属性"，并举一个例子。
第三部分：实践题（共 3 题，每题 10 分，共 30 分）
1.有哪些不同的设置组合可以强制 generate 函数表现出确定性的行为，使其始终生成与 generate_simple 函数类似的输出？
2.在新的 Python 会话或 Jupyter Notebook 文件中保存权重后，加载模型和优化器，并使用 train_model_simple 函数继续预训练一轮。
3.使用来自 OpenAI 的预训练权重，在 The Verdict 数据集上计算 GPTModel 的训练集损失和验证集损失，并分析训练与验证的差异。
做完题，有什么感觉？是不是觉得：
- 选择题：看着简单，但答案总是摇摆不定；
- 简答题：写到一半才发现，表述不完整、不系统；
- 实践题：光看题目就觉得无从下手。
这其实很常见------很多学习大模型的同学都会遇到这种困境，书翻了几遍，内容理解起来没问题，但一到实际操作或解题，不管是面试还是自己学习，还是会卡壳。
于是，《从零构建大模型习题解答》应运而生。它不仅提供了书中每道题的详细解答，更讲清楚解题思路、步骤拆解和可能踩的坑。
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