习题集：

1. 【单选题】在大模型微调中，与提示工程和RAG相比，微调的独特优势在于（ ）
   A. 无需外部工具即可提升模型表现
   B. 能让模型学习特定领域知识，提升底层能力
   C. 可以更高效地检索知识
   D. 能直接提升模型的知识边界，无需训练

2. 【多选题】以下关于机器学习和传统编程的说法正确的是（ ）
   A. 传统编程是已知规则编写函数，机器学习是通过数据寻找规则
   B. 机器学习和传统编程都需要事先明确参数值
   C. 机器学习的目标是利用训练集找到合适的模型参数
   D. 传统编程中函数的参数是固定不变的

3. 【单选题】在计算损失函数时，将差值平方的主要目的不包括（ ）
   A. 避免正负误差相互抵消
   B. 放大误差影响，便于找到合适参数
   C. 简化计算过程
   D. 更准确地评估模型在单个样本上的表现

4. 【多选题】关于代价函数（Cost Function），下列说法正确的是（ ）
   A. 代价函数用于评估模型在整个训练集上的表现
   B. 通常计算所有样本损失的平均值作为代价函数
   C. 寻找代价函数最小值等同于寻找模型的最优参数
   D. 不同模型的代价函数计算方法一定相同

5. 【单选题】梯度下降算法中，调整参数的方向是（ ）
   A. 梯度方向
   B. 梯度的反方向
   C. 随机方向
   D. 与梯度垂直的方向

6. 【多选题】学习率（Learning Rate）对模型训练的影响有（ ）
   A. 合适的学习率能让模型在较短时间找到合适参数
   B. 过低的学习率会增加训练耗时和资源消耗
   C. 过高的学习率可能导致模型跳过最优解
   D. 学习率的大小不影响模型训练结果，只影响训练速度

7. 【单选题】在模型训练中，batch size设置较大时，可能会出现的问题是（ ）
   A. 训练速度变慢
   B. 模型泛化性能下降
   C. 模型无法收敛
   D. 对硬件资源要求降低

8. 【多选题】关于eval steps和epoch，下列说法正确的是（ ）
   A. eval steps控制使用验证集评估模型的间隔步骤数
   B. epoch是对训练集进行一次完整的迭代
   C. 过小的epoch值可能导致训练结束时未找到最优模型参数
   D. 通常在对训练集完整迭代后才使用验证集评估模型

9. 【单选题】神经网络中，激活函数的主要作用是（ ）
   A. 加快模型训练速度
   B. 引入非线性变换，增强模型表达能力
   C. 减少模型参数数量
   D. 简化神经网络结构

10. 【多选题】以下属于神经网络结构组成部分的有（ ）
    A. 神经元
    B. 激活函数
    C. 参数（权重）
    D. 训练集

11. 【单选题】在使用梯度下降算法训练神经网络时，若学习率设置过大，模型可能会出现（ ）
    A. 训练损失不断下降，验证损失也不断下降
    B. 训练损失不断下降，但验证损失上升
    C. 训练损失不变，甚至变大
    D. 训练损失和验证损失都不变

12. 【多选题】在大模型微调训练过程中，正向传播的目的是计算（ ）
    A. 单个样本的损失函数
    B. 所有样本的损失函数之和
    C. 代价函数
    D. 模型的输出结果，用于与真实结果对比计算损失

13. 【单选题】在神经网络表达式$Y=\sigma (W$