人工智能基礎-第8章習題與參考答案一、單選題（1）生成式大模型的核心能力是（）。 A．數據分析 B．模式識別 C．生成新數據 D．機器學習參考答案：C解析：生成式大模型的核心在于能夠根據已有的數據和學習到的模式生成新的數據，如生成文本、圖像等，而數據分析、模式識別是其實現過程中的部分能力，機器學習是其所屬的技術范疇，不是核心能力，所以選C。（2）GPT-4模型與GPT-3模型相比，主要優勢在于（）。 A．參數規模更大 B．生成能力更強 C．上下文理解能力更強 D．以上所有參考答案：D解析：GPT-4相對GPT-3在參數規模上進一步擴大，這使得它在生成能力和上下文理解能力等多方面都有顯著提升，所以以上所有選項都是其優勢，選D。（3）StableDiffusion模型屬于（）類生成式大模型。 A．GAN B．VAE C．擴散模型 D．Transformer參考答案：C解析：StableDiffusion模型是基于擴散模型架構開發的，用于圖像生成等任務，不屬于GAN（生成對抗網絡）、VAE（變分自編碼器）、Transformer（一種架構，不是具體模型類別），所以選C。（4）華為盤古大模型在（）領域取得了顯著成果。 A．智能客服 B．氣象預測 C．電商推薦 D．代碼生成參考答案：B解析：華為盤古大模型在氣象預測領域有突出表現，通過其強大的算力和算法實現了更精準的氣象預測等，所以選B。（5）文心一言是（）公司開發的人工智能產品。 A．谷歌 B．百度 C．阿里巴巴 D．騰訊參考答案：B解析：文心一言是百度公司開發的知識增強大語言模型，所以選B。（6）文心一言主要用于提供（）類型的信息服務。 A．社交媒體 B．在線購物 C．語音識別 D．知識問答參考答案：D解析：文心一言主要功能是通過理解自然語言來進行知識問答、文本生成等，所以選D。（7）下列（）功能不是文心一言可提供的。 A．文本生成 B．圖像識別 C．實時翻譯 D．游戲娛樂參考答案：D解析：文心一言可以進行文本生成、圖像識別、實時翻譯等功能，但一般不專門提供游戲娛樂功能，所以選D。二、填空題（1）DALL-E是由OpenAI開發的，該模型能夠。參考答案：根據文本描述生成圖像解析：DALL-E是OpenAI開發的用于根據自然語言文本描述生成對應圖像的模型，這是其主要功能。（2）華為盤古大模型采用了網絡，實現了對道路環境的高精度感知與智能規劃。參考答案：Transformer解析：華為盤古大模型采用Transformer網絡架構，在很多任務中Transformer架構能夠很好地處理序列信息等，有助于實現對道路環境等的感知與規劃。（3）GPT-4模型是開發的，能夠理解和生成自然語言文本。參考答案：OpenAI解析：GPT-4是OpenAI開發的具有強大自然語言理解和生成能力的大模型。（4）文心一言可以作為學生個性化的，提供全方位的學習支持。參考答案：學習助手解析：文心一言可以為學生提供知識講解、作業輔導等多種學習支持，可作為學習助手。（5）通義千問大模型是自主研發的，旨在為用戶提供高效、智能的自然語言處理服務。參考答案：阿里云解析：通義千問是阿里云自主研發的大模型，用于自然語言處理等相關服務。（6）文心大模型采用了技術，實現了對自然語言的深度理解和生成。參考答案：知識增強技術等（答案不唯一，合理即可，如Transformer架構等）解析：文心大模型采用知識增強技術來更好地利用知識圖譜等知識源，同時采用Transformer架構等來實現對自然語言的深度理解和生成等功能。（7）在處理復雜語言任務時，文心大模型能夠展現出和的雙重優勢。參考答案：理解能力、生成能力（答案合理即可）解析：文心大模型在處理復雜語言任務時，一方面要準確理解輸入的復雜語義等，另一方面要生成合理、高質量的文本等，所以理解能力和生成能力是其重要優勢。（8）用戶可以通過輸入或來與文心大模型進行交互，獲取所需的信息或生成內容。參考答案：文本、語音（答案合理即可）解析：用戶通常可以通過輸入文本直接提問或描述需求，也可以通過語音輸入的方式與文心大模型交互，讓其進行相應的處理和回復。三、簡答題（1）生成式大模型的定義及特點是什么？參考答案：定義：生成式大模型是一種基于深度學習等技術的人工智能模型，它能夠通過學習大量的數據，捕捉數據中的模式和規律，從而生成新的、類似但不完全相同于訓練數據的內容，如文本、圖像、音頻等。特點：具有強大的學習能力，能從海量數據中學習復雜模式；生成能力多樣，可以生成多種類型的內容；具有一定的泛化能力，能在不同場景和任務中表現出較好的適應性；通常具有大規模的參數，以存儲和處理大量的知識；具有涌現性，在達到一定規模和訓練程度后會出現一些意想不到的能力和表現。（2）比較國內外生成式大模型的異同點。分析國外主要生成式大模型（如GPT系列、DALL-E系列）與國內主要生成式大模型（如文心大模型、通義千問大模型）在技術特點、應用場景等方面的異同點。參考答案：相同點：技術上，都采用Transformer等先進架構作為基礎，利用大規模的數據進行訓練，都注重對自然語言或圖像等數據的理解和生成能力的提升，都在不斷優化模型結構和訓練算法以提高性能。應用場景方面，都廣泛應用于文本生成、圖像生成、智能客服、內容創作等領域，旨在為用戶提供更智能、高效的服務和創作支持。不同點：技術上，國外模型在數據規模和先發優勢上可能更突出，例如GPT系列在自然語言處理的通用性上表現很強；國內模型更注重與國內的文化、語言特點以及行業需求相結合，如文心大模型的知識增強技術，通義千問在一些特定領域的優化等。在應用場景方面，國外模型在國際市場的應用更廣泛，在跨文化交流等方面有優勢；國內模型更側重于滿足國內各行業的具體需求，如在政務、金融等國內特色場景的應用會更深入和貼合實際。（3）分析生成式大模型在自然語言處理領域（如文本生成、對話系統、摘要生成等）的應用優勢，并給出具體案例說明。參考答案：（1）文本生成：可以生成連貫、有邏輯、多樣化的文本內容，大大提高內容創作效率，如生成新聞報道、小說、文案等。如一些自媒體平臺利用生成式大模型來生成文章初稿，作者在此基礎上進行修改和完善，提高創作速度。（2）對話系統：能夠理解用戶意圖，進行自然流暢的對話，提供智能客服、智能助手等服務，提升用戶體驗。如智能音箱中的對話系統利用生成式大模型與用戶交流，回答問題、提供信息、執行指令等，如小愛同學等。（3）摘要生成：可以快速準確地提取文本的關鍵信息，生成簡潔明了的摘要，幫助用戶快速了解文本核心內容，節省閱讀時間。如學術文獻數據庫可以利用生成式大模型為文獻生成摘要，方便科研人員快速篩選文獻。生成式大模型在自然語言處理領域的優勢是由其技術能力決定的，這些案例是實際應用中的常見場景，體現了其在提高效率、提升體驗等方面的重要作用。（4）選擇一個或多個行業，分析生成式大模型在該行業中的應用潛力和實際案例，討論其可能帶來的變革和挑戰。（1）以教育行業為例：可以為學生提供個性化學習方案、智能輔導、自動出題等服務，提高教育的針對性和效率；能夠生成教學資源，如教案、課件等，減輕教師負擔。如：一些在線教育平臺利用生成式大模型為學生提供智能作業輔導，根據學生的學習情況生成個性化練習題。帶來的變革：推動教育向個性化、智能化方向發展，改變傳統的教學模式和學習方式，使教育資源更加豐富和多樣化。帶來的挑戰：可能存在內容準確性問題，需要對生成的內容進行審核；可能導致學生過度依賴，影響自主學習能力培養；存在數據安全和隱私問題，要保護學生和教師的信息安全。（2）以醫療行業為例：輔助醫生進行病歷分析、診斷建議生成、藥物研發等工作，提高醫療效率和準確性；可以為患者提供健康咨詢、智能導診等服務。如：有的醫院利用生成式大模型輔助分析醫學影像報告，幫助醫生更快發現問題。帶來的變革：促進醫療服務的智能化和便捷化，提高醫療質量