2025年算法專利申請實(shí)務(wù)習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種技術(shù)可以有效地減少通信開銷，提高模型訓(xùn)練效率？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.批處理技術(shù)

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)主要用于什么目的？

A.模型壓縮

B.模型加速

C.模型泛化

D.模型精度提升

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法有助于提高模型在特定任務(wù)上的性能？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.模型融合

4.在對抗性攻擊防御中，以下哪種技術(shù)可以有效地檢測和防御對抗樣本？

A.梯度下降法

B.梯度正則化

C.輸入驗(yàn)證

D.模型清洗

5.推理加速技術(shù)中，以下哪種方法可以顯著提高模型推理速度？

A.低精度推理

B.模型并行

C.模型量化

D.模型剪枝

6.模型并行策略中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)GPU的模型并行？

A.張量切片

B.數(shù)據(jù)分割

C.梯度切片

D.模型復(fù)制

7.低精度推理中，以下哪種量化方法可以減少模型參數(shù)大小而不顯著影響推理精度？

A.INT8對稱量化

B.INT8非對稱量化

C.FP16量化

D.FP32量化

8.云邊端協(xié)同部署中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云端和邊緣端的資源優(yōu)化分配？

A.彈性伸縮

B.負(fù)載均衡

C.網(wǎng)絡(luò)切片

D.數(shù)據(jù)同步

9.知識(shí)蒸餾中，以下哪種技術(shù)可以有效地將大模型的知識(shí)遷移到小模型？

A.硬參數(shù)蒸餾

B.軟參數(shù)蒸餾

C.特征蒸餾

D.損失蒸餾

10.模型量化（INT8/FP16）中，以下哪種量化方法可以減少模型存儲(chǔ)和計(jì)算需求？

A.全局量化

B.局部量化

C.動(dòng)態(tài)量化

D.隨機(jī)量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，以下哪種方法可以有效地減少模型參數(shù)數(shù)量？

A.權(quán)重剪枝

B.激活剪枝

C.通道剪枝

D.自適應(yīng)剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪種技術(shù)可以降低模型計(jì)算復(fù)雜度？

A.激活稀疏化

B.權(quán)重稀疏化

C.參數(shù)稀疏化

D.輸入稀疏化

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪種指標(biāo)可以衡量模型在自然語言處理任務(wù)上的性能？

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.困惑度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，以下哪種技術(shù)可以檢測模型中的偏見？

A.模型審查

B.模型審計(jì)

C.模型校準(zhǔn)

D.模型去噪

15.內(nèi)容安全過濾中，以下哪種方法可以有效地過濾掉不良信息？

A.黑名單技術(shù)

B.白名單技術(shù)

C.機(jī)器學(xué)習(xí)分類

D.深度學(xué)習(xí)識(shí)別

答案：

1.C

2.C

3.A

4.C

5.A

6.A

7.A

8.A

9.B

10.B

11.A

12.B

13.D

14.B

15.C

解析：

1.混合并行結(jié)合了數(shù)據(jù)并行和模型并行的優(yōu)點(diǎn)，可以有效地減少通信開銷。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)主要目的是提高模型泛化能力。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，遷移學(xué)習(xí)有助于提高模型在特定任務(wù)上的性能。

4.對抗性攻擊防御中，輸入驗(yàn)證技術(shù)可以檢測和防御對抗樣本。

5.低精度推理技術(shù)可以顯著提高模型推理速度，同時(shí)保持較高的精度。

6.張量切片技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)GPU的模型并行。

7.INT8對稱量化可以減少模型參數(shù)大小而不顯著影響推理精度。

8.彈性伸縮技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云端和邊緣端的資源優(yōu)化分配。

9.軟參數(shù)蒸餾技術(shù)可以有效地將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

10.局部量化方法可以減少模型存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

11.權(quán)重剪枝方法可以有效地減少模型參數(shù)數(shù)量。

12.激活稀疏化技術(shù)可以降低模型計(jì)算復(fù)雜度。

13.困惑度是衡量模型在自然語言處理任務(wù)上性能的常用指標(biāo)。

14.模型審計(jì)技術(shù)可以檢測模型中的偏見。

15.機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法可以有效地過濾掉不良信息。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提升大規(guī)模模型的訓(xùn)練效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

E.低精度推理

2.在對抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.輸入驗(yàn)證

B.模型清洗

C.對抗樣本訓(xùn)練

D.梯度正則化

E.模型校準(zhǔn)

3.模型量化技術(shù)中，以下哪些方法可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.量化感知訓(xùn)練

D.知識(shí)蒸餾

E.結(jié)構(gòu)剪枝

4.云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)可以優(yōu)化資源分配和降低延遲？（多選）

A.彈性伸縮

B.負(fù)載均衡

C.網(wǎng)絡(luò)切片

D.數(shù)據(jù)同步

E.模型剪枝

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型在自然語言處理任務(wù)上的性能？（多選）

A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測

6.以下哪些方法可以用于減少模型參數(shù)數(shù)量并提高推理速度？（多選）

A.模型剪枝

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.低精度推理

E.模型并行

7.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，以下哪些技術(shù)可以用于自動(dòng)設(shè)計(jì)模型架構(gòu)？（多選）

A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索

B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

D.貝葉斯優(yōu)化

E.遺傳算法

8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私？（多選）

A.同態(tài)加密

B.隱私計(jì)算

C.加密模型

D.差分隱私

E.零知識(shí)證明

9.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則對于算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用至關(guān)重要？（多選）

A.公平性

B.非歧視性

C.可解釋性

D.可控性

E.可審計(jì)性

10.在模型線上監(jiān)控中，以下哪些指標(biāo)對于評(píng)估模型性能至關(guān)重要？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.穩(wěn)定性

答案：

1.ABCD

2.ABCD

3.ABC

4.ABC

5.ABCD

6.ABCD

7.ABCDE

8.ABCD

9.ABCDE

10.ABCD

解析：

1.分布式訓(xùn)練框架、持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略、模型并行策略和知識(shí)蒸餾都可以提升大規(guī)模模型的訓(xùn)練效率。

2.輸入驗(yàn)證、模型清洗、對抗樣本訓(xùn)練、梯度正則化和模型校準(zhǔn)都可以增強(qiáng)模型的魯棒性。

3.INT8量化、FP16量化、量化感知訓(xùn)練和模型剪枝都可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

4.彈性伸縮、負(fù)載均衡和網(wǎng)絡(luò)切片可以優(yōu)化資源分配和降低延遲。

5.自監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和特征工程自動(dòng)化都可以提高模型在自然語言處理任務(wù)上的性能。

6.模型剪枝、模型量化、知識(shí)蒸餾和低精度推理都可以減少模型參數(shù)數(shù)量并提高推理速度。

7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯優(yōu)化和遺傳算法都可以用于自動(dòng)設(shè)計(jì)模型架構(gòu)。

8.同態(tài)加密、隱私計(jì)算、加密模型、差分隱私和零知識(shí)證明都可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

9.公平性、非歧視性、可解釋性、可控性和可審計(jì)性是AI倫理準(zhǔn)則中的重要原則。

10.準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1分?jǐn)?shù)和穩(wěn)定性是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)。

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)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA通過在原始參數(shù)上添加___________來微調(diào)模型。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過___________方法可以將預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到特定任務(wù)。

答案：遷移學(xué)習(xí)

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

答案：對抗樣本訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________技術(shù)可以通過降低模型精度來加速推理過程。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，通過___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)GPU的模型并行。

答案：張量切片

7.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云端和邊緣端的資源優(yōu)化分配。

答案：彈性伸縮

8.知識(shí)蒸餾中，通過___________技術(shù)可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

答案：軟參數(shù)蒸餾

9.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化方法可以減少模型參數(shù)大小而不顯著影響推理精度。

答案：INT8對稱量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝方法可以有效地減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：權(quán)重剪枝

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過___________技術(shù)可以降低模型計(jì)算復(fù)雜度。

答案：激活稀疏化

12.評(píng)估指標(biāo)體系中，用于衡量自然語言處理任務(wù)性能的指標(biāo)是___________。

答案：困惑度/準(zhǔn)確率

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，為了檢測模型中的偏見，可以使用___________技術(shù)。

答案：偏見檢測

14.內(nèi)容安全過濾中，___________方法可以有效地過濾掉不良信息。

答案：機(jī)器學(xué)習(xí)分類

15.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，___________技術(shù)可以優(yōu)化訓(xùn)練任務(wù)的執(zhí)行順序。

答案：優(yōu)先級(jí)隊(duì)列

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：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信量與設(shè)備數(shù)量并非線性增長，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而顯著增加，但增長速度會(huì)逐漸減緩。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA可以完全替代原始參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《機(jī)器學(xué)習(xí)模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA通過添加低秩近似參數(shù)來微調(diào)模型，而不是完全替代原始參數(shù)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)可以無差別地遷移到所有下游任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.1節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移需要針對特定任務(wù)進(jìn)行調(diào)整，不能無差別地遷移到所有下游任務(wù)。

4.對抗性攻擊防御中，增加模型復(fù)雜度可以有效地防御對抗樣本。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版2.3節(jié)，增加模型復(fù)雜度并不一定能有效防御對抗樣本，有時(shí)反而會(huì)降低模型的魯棒性。

5.模型并行策略中，模型并行總是比數(shù)據(jù)并行更高效。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)深度解析》2025版4.2節(jié)，模型并行和數(shù)據(jù)并行各有優(yōu)缺點(diǎn)，是否更高效取決于具體的應(yīng)用場景和模型特性。

6.低精度推理中，INT8量化可以顯著提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)，INT8量化可以將模型參數(shù)和激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，從而減少計(jì)算量和內(nèi)存占用，提高推理速度。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代云端計(jì)算。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同計(jì)算架構(gòu)》2025版3.2節(jié)，邊緣計(jì)算和云端計(jì)算各有適用場景，邊緣計(jì)算不能完全替代云端計(jì)算。

8.知識(shí)蒸餾中，軟參數(shù)蒸餾可以完全替代硬參數(shù)蒸餾。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)詳解》2025版4.1節(jié)，軟參數(shù)蒸餾和硬參數(shù)蒸餾各有特點(diǎn)，軟參數(shù)蒸餾不能完全替代硬參數(shù)蒸餾。

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化會(huì)導(dǎo)致模型精度顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)，通過量化感知訓(xùn)練等方法，INT8量化可以顯著降低模型參數(shù)大小，同時(shí)保持較高的精度。

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，剪枝后的模型一定比未剪枝的模型性能更好。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)綜述》2025版2.4節(jié)，剪枝后的模型性能取決于剪枝的程度和剪枝策略，不一定比未剪枝的模型性能更好。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)希望利用人工智能技術(shù)提升個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦效果，現(xiàn)有大量學(xué)生行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)長、學(xué)習(xí)內(nèi)容、考試結(jié)果等。平臺(tái)計(jì)劃部署一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型，但面臨以下挑戰(zhàn)：

-數(shù)據(jù)量龐大，需要高效的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練方法；

-模型復(fù)雜度高，導(dǎo)致推理延遲較長；

-模型需要實(shí)時(shí)更新，以適應(yīng)不斷變化的學(xué)習(xí)需求。

問題：針對上述挑戰(zhàn)，提出一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦模型的設(shè)計(jì)方案，并說明如何解決這些挑戰(zhàn)。

案例2.某金融科技公司開發(fā)了一個(gè)用于風(fēng)險(xiǎn)控制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型基于用戶的歷史交易數(shù)據(jù)、信用評(píng)分和外部數(shù)據(jù)源。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，模型存在以下問題：

-模型對某些特定人群的預(yù)測準(zhǔn)確性較低；

-模型的可解釋性較差，難以向用戶解釋決策過程；

-模型可能存在偏見，對某些用戶群體不公平。

問題：針對上述問題，提出改進(jìn)該金融風(fēng)險(xiǎn)控制模型的策略，并說明如何確保模型的公平性和可解釋性。

參考答案：

案例1：

設(shè)計(jì)方案：

1.采用分布式訓(xùn)練框架處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率；

2.使用模型并行策略將模型拆分并行訓(xùn)練，減少訓(xùn)練時(shí)間；

3.針對實(shí)時(shí)性要求，采用低精度推理和模型量化技術(shù)降低推理延遲。

解決方案實(shí)施步驟：

1.使用分布式訓(xùn)練框架（如PyTorchDistributed）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練；

2.應(yīng)用模型并行策略（如TensorFlow的MirroredStrategy）并行訓(xùn)練模型；

3.在模型訓(xùn)練完成后，使用低精度推理（如INT8量化）和模型量化