2025年半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)是實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型快速迭代的關(guān)鍵？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對抗性攻擊防御

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過微調(diào)少量參數(shù)，可以在保持模型精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)快速迭代和模型更新，是半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型迭代的關(guān)鍵技術(shù)。參考《半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)手冊》2025版4.2節(jié)。

2.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以有效減少對抗樣本對模型的影響？

A.梯度消失問題解決

B.模型并行策略

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

答案：C

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過降低網(wǎng)絡(luò)中激活的數(shù)量，可以有效減少對抗樣本對模型的影響，提高模型的魯棒性。參考《半監(jiān)督學(xué)習(xí)與對抗攻擊防御》2025版5.3節(jié)。

3.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)中，以下哪種方法可以用于提高模型的泛化能力？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程自動(dòng)化

答案：A

解析：知識(shí)蒸餾可以將大模型的表示能力遷移到小模型中，提高小模型的泛化能力。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)詳解》2025版3.2節(jié)。

4.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)中，以下哪種方法可以用于提高模型的推理速度？

A.低精度推理

B.云邊端協(xié)同部署

C.模型并行策略

D.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

答案：A

解析：低精度推理通過將模型的參數(shù)和激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，可以顯著提高模型的推理速度。參考《低精度推理技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

5.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的準(zhǔn)確性？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行策略

答案：C

解析：知識(shí)蒸餾通過將大模型的表示能力遷移到小模型中，可以在不犧牲太多精度的前提下，提高小模型的準(zhǔn)確性。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)詳解》2025版3.2節(jié)。

6.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的魯棒性？

A.梯度消失問題解決

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.模型量化（INT8/FP16）

D.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

答案：B

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過降低網(wǎng)絡(luò)中激活的數(shù)量，可以有效提高模型的魯棒性，減少對抗樣本的影響。參考《半監(jiān)督學(xué)習(xí)與對抗攻擊防御》2025版5.3節(jié)。

7.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：A

解析：特征工程自動(dòng)化可以自動(dòng)選擇和構(gòu)造特征，提高模型的泛化能力。參考《特征工程自動(dòng)化技術(shù)手冊》2025版4.1節(jié)。

8.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的推理速度？

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：D

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以優(yōu)化模型服務(wù)的性能，提高模型的推理速度。參考《模型服務(wù)性能優(yōu)化指南》2025版3.2節(jié)。

9.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的準(zhǔn)確性？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：B

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)和參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性。參考《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

10.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的魯棒性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

答案：A

解析：注意力可視化可以幫助理解模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)注點(diǎn)，提高模型的魯棒性。參考《注意力可視化技術(shù)手冊》2025版4.2節(jié)。

11.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的泛化能力？

A.性能瓶頸分析

B.技術(shù)選型決策

C.技術(shù)文檔撰寫

D.模型線上監(jiān)控

答案：B

解析：技術(shù)選型決策可以幫助選擇合適的模型和算法，提高模型的泛化能力。參考《技術(shù)選型決策指南》2025版3.1節(jié)。

12.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的推理速度？

A.模型線上監(jiān)控

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.自動(dòng)化標(biāo)注工具

答案：B

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以優(yōu)化模型服務(wù)的性能，提高模型的推理速度。參考《模型服務(wù)性能優(yōu)化指南》2025版3.2節(jié)。

13.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的準(zhǔn)確性？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：A

解析：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以通過選擇最具信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，提高模型的準(zhǔn)確性。參考《主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)手冊》2025版2.1節(jié)。

14.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的魯棒性？

A.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

B.質(zhì)量評估指標(biāo)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：C

解析：隱私保護(hù)技術(shù)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，提高模型的魯棒性。參考《隱私保護(hù)技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

15.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于提高模型的泛化能力？

A.醫(yī)療影像輔助診斷

B.金融風(fēng)控模型

C.個(gè)性化教育推薦

D.智能投顧算法

答案：C

解析：個(gè)性化教育推薦可以通過學(xué)習(xí)用戶的行為和偏好，提高模型的泛化能力。參考《個(gè)性化推薦技術(shù)手冊》2025版4.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的魯棒性？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.模型量化（INT8/FP16）

D.對抗性攻擊防御

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的魯棒性需要從多個(gè)方面入手，包括解決梯度消失問題（A）、設(shè)計(jì)稀疏激活網(wǎng)絡(luò)（B）、應(yīng)用模型量化技術(shù)（C）以及防御對抗性攻擊（D）。模型并行策略（E）雖然可以加速訓(xùn)練，但不直接提升魯棒性。

2.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪些策略可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（多選）

A.數(shù)據(jù)重采樣

B.圖像翻轉(zhuǎn)

C.模糊處理

D.特征工程

E.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

答案：ABCE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種提高模型泛化能力的技術(shù)，其中包括數(shù)據(jù)重采樣（A）、圖像翻轉(zhuǎn)（B）、模糊處理（C）以及自監(jiān)督學(xué)習(xí)（E）。特征工程（D）更多是特征選擇和構(gòu)造，不屬于直接的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。

3.以下哪些技術(shù)可以用于加速半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的推理過程？（多選）

A.低精度推理

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.模型剪枝

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：加速推理過程的方法包括低精度推理（A）、知識(shí)蒸餾（B）、模型壓縮（C）和模型剪枝（D）。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）更多是針對模型結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，不一定直接加速推理。

4.以下哪些技術(shù)可以用于提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型并行策略

C.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

D.特征工程自動(dòng)化

E.集成學(xué)習(xí)

答案：ACDE

解析：提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率的方法包括持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）、主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（C）、特征工程自動(dòng)化（D）和集成學(xué)習(xí)（E）。模型并行策略（B）主要用于加速訓(xùn)練過程。

5.以下哪些技術(shù)可以用于處理半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的偏見問題？（多選）

A.偏見檢測

B.模型公平性度量

C.數(shù)據(jù)重采樣

D.特征工程

E.注意力可視化

答案：ABCD

解析：處理偏見問題的技術(shù)包括偏見檢測（A）、模型公平性度量（B）、數(shù)據(jù)重采樣（C）和特征工程（D）。注意力可視化（E）更多用于模型解釋性分析。

6.以下哪些技術(shù)可以用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私保護(hù)？（多選）

A.加密算法

B.差分隱私

C.同態(tài)加密

D.異常檢測

E.隱私預(yù)算

答案：ABCE

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私保護(hù)技術(shù)包括加密算法（A）、差分隱私（B）、同態(tài)加密（C）和隱私預(yù)算（E）。異常檢測（D）主要用于檢測異常行為，與隱私保護(hù)關(guān)系不大。

7.以下哪些技術(shù)可以用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的模型評估？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

E.貪婪搜索

答案：ABCD

解析：模型評估常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（A）、混淆矩陣（B）、F1分?jǐn)?shù)（C）和ROC曲線（D）。貪婪搜索（E）是一種算法選擇方法，不直接用于模型評估。

8.以下哪些技術(shù)可以用于處理半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不均衡問題？（多選）

A.重采樣技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.正則化

D.生成模型

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)不均衡問題可以通過重采樣技術(shù)（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）、正則化（C）和生成模型（D）來處理。聯(lián)邦學(xué)習(xí)（E）主要用于分布式環(huán)境下的訓(xùn)練。

9.以下哪些技術(shù)可以用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制優(yōu)化？（多選）

A.位置編碼

B.自注意力機(jī)制

C.多頭注意力機(jī)制

D.旋轉(zhuǎn)注意力機(jī)制

E.注意力消融

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制優(yōu)化技術(shù)包括位置編碼（A）、自注意力機(jī)制（B）、多頭注意力機(jī)制（C）和旋轉(zhuǎn)注意力機(jī)制（D）。注意力消融（E）是一種驗(yàn)證注意力機(jī)制有效性的方法。

10.以下哪些技術(shù)可以用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)？（多選）

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.跨模態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型融合

E.多任務(wù)學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)技術(shù)包括圖文檢索（A）、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（B）、跨模態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）和模型融合（D）。多任務(wù)學(xué)習(xí)（E）更多是針對多任務(wù)優(yōu)化的一種方法。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA（Low-RankAdaptation）通過引入___________矩陣來調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用___________方法可以在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)保留預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力。

答案：微調(diào)

4.對抗性攻擊防御中，使用___________技術(shù)可以增強(qiáng)模型的魯棒性，使其對對抗樣本有更強(qiáng)的抵抗力。

答案：對抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________可以將模型的參數(shù)和激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，從而提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，通過___________將模型的不同部分分布到多個(gè)GPU上，以提高訓(xùn)練和推理效率。

答案：任務(wù)并行

7.云邊端協(xié)同部署中，___________是指將計(jì)算任務(wù)在不同設(shè)備之間進(jìn)行分配和執(zhí)行。

答案：任務(wù)分配

8.知識(shí)蒸餾中，使用___________技術(shù)可以將大模型的表示能力遷移到小模型中，提高小模型的性能。

答案：知識(shí)遷移

9.模型量化中，___________量化通過將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，降低模型精度損失。

答案：對稱量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過移除不重要的神經(jīng)元或通道來減小模型大小。

答案：神經(jīng)元剪枝

11.評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型在分類任務(wù)中的整體性能。

答案：準(zhǔn)確率

12.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________檢測可以幫助識(shí)別模型中的偏見和歧視。

答案：偏見檢測

13.注意力機(jī)制變體中，___________注意力機(jī)制可以捕捉序列中的長距離依賴關(guān)系。

答案：Transformer

14.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________可以解決深度網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題。

答案：殘差連接

15.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，___________方法可以根據(jù)數(shù)據(jù)集和任務(wù)自動(dòng)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行確實(shí)會(huì)隨著設(shè)備數(shù)量的增加而線性增加通信開銷，因?yàn)槊總€(gè)設(shè)備都需要同步其局部梯度更新到全局參數(shù)。這符合《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版中的描述。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA）通過增加模型參數(shù)數(shù)量來提高模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）并不是通過增加模型參數(shù)數(shù)量，而是通過引入低秩矩陣來調(diào)整模型參數(shù)，以減少模型參數(shù)的調(diào)整數(shù)量，從而提高微調(diào)的效率。這與《半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)手冊》2025版中的解釋相反。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上的微調(diào)不需要額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略允許在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)或無標(biāo)注數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練，從而提高模型在特定任務(wù)上的性能，無需額外的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)?！冻掷m(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版中有詳細(xì)說明。

4.抗對性攻擊防御中，使用對抗訓(xùn)練可以提高模型的泛化能力，但同時(shí)也會(huì)降低模型的準(zhǔn)確率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對抗訓(xùn)練確實(shí)可以提高模型的魯棒性和泛化能力，但過度的對抗訓(xùn)練可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確率。這一點(diǎn)在《對抗性攻擊與防御技術(shù)手冊》2025版中有詳細(xì)討論。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備通常比云端服務(wù)器擁有更強(qiáng)大的計(jì)算能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：通常情況下，云端服務(wù)器擁有比邊緣設(shè)備更強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。邊緣設(shè)備更側(cè)重于低延遲和高實(shí)時(shí)性的應(yīng)用。《云邊端協(xié)同計(jì)算技術(shù)手冊》2025版提供了相關(guān)信息。

6.模型量化（INT8/FP16）可以顯著提高模型的推理速度，但不會(huì)對模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生負(fù)面影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化確實(shí)可以提高推理速度，但可能會(huì)引入精度損失，尤其是當(dāng)量化到INT8時(shí)。因此，模型量化通常需要在速度和準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡?！赌Ｐ土炕夹g(shù)白皮書》2025版提供了更多細(xì)節(jié)。

7.知識(shí)蒸餾可以有效地將大模型的知識(shí)遷移到小模型，但遷移的知識(shí)僅限于模型的輸出層。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識(shí)蒸餾不僅可以遷移輸出層知識(shí)，還可以遷移中間層特征表示，從而提高小模型的性能?！吨R(shí)蒸餾技術(shù)詳解》2025版提供了相關(guān)解釋。

8.梯度消失問題可以通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來解決。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)會(huì)加劇梯度消失問題，而不是解決它。解決梯度消失問題通常需要使用殘差連接或歸一化技術(shù)。《深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論》2025版對此有詳細(xì)討論。

9.特征工程自動(dòng)化可以完全替代傳統(tǒng)的特征工程方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：特征工程自動(dòng)化可以輔助傳統(tǒng)的特征工程方法，但不能完全替代。自動(dòng)化特征工程仍需要人類專家的知識(shí)和直覺?！短卣鞴こ套詣?dòng)化技術(shù)手冊》2025版提供了相關(guān)信息。

10.異常檢測技術(shù)可以幫助模型在訓(xùn)練過程中識(shí)別和剔除異常樣本。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：異常檢測確實(shí)可以在訓(xùn)練過程中幫助識(shí)別和剔除異常樣本，從而提高模型的性能和可靠性?！懂惓z測技術(shù)手冊》2025版提供了相關(guān)內(nèi)容。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)需要處理大量的胸部X光片，用于輔助診斷肺炎。由于數(shù)據(jù)量龐大且實(shí)時(shí)性要求高，系統(tǒng)需要部署在邊緣設(shè)備上，但邊緣設(shè)備的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間有限。

問題：設(shè)計(jì)一個(gè)半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，用于從標(biāo)注數(shù)據(jù)和非標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)肺炎的診斷特征，并考慮以下因素：

-模型應(yīng)具備良好的泛化能力；

-模型需適應(yīng)邊緣設(shè)備的計(jì)算資源限制；

-模型應(yīng)能實(shí)時(shí)響應(yīng)。

問題定位：

1.數(shù)據(jù)量大，需要模型具備良好的泛化能力；

2.邊緣設(shè)備資源有限，模型需輕量；

3.實(shí)時(shí)性要求高，模型需快速響應(yīng)。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.采用Transformer變體BERT/GPT作為基礎(chǔ)模型，因?yàn)樗谧匀徽Z言處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，可以遷移到醫(yī)學(xué)影像分析中；

2.應(yīng)用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，減少模型復(fù)雜度；

3.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，如旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等，提高模型對未見過數(shù)據(jù)的魯棒性；

4.優(yōu)化模型架構(gòu)，例如采用MoE模型（MixtureofExperts）來并行處理不同的子任務(wù)，提高效率。

實(shí)施步驟：

1.使用標(biāo)注數(shù)據(jù)對BERT/GPT模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征；

2.對預(yù)訓(xùn)練的模型應(yīng)用知識(shí)蒸餾，生成一個(gè)小型模型，適應(yīng)邊緣設(shè)備；

3.