2025年低資源模型參數(shù)高效微調(diào)習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在低資源模型參數(shù)高效微調(diào)中，以下哪個(gè)技術(shù)可以顯著減少模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源？

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(duì)抗性攻擊防御

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過(guò)只微調(diào)模型的一小部分參數(shù)來(lái)減少計(jì)算資源，而保持模型性能，參考《低資源模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)。

2.在模型并行策略中，以下哪種方法適用于不同類(lèi)型的模型并行？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.精度并行

D.內(nèi)存并行

答案：A

解析：數(shù)據(jù)并行適用于不同類(lèi)型的模型并行，它通過(guò)將數(shù)據(jù)分割到不同的設(shè)備上并行處理來(lái)加速訓(xùn)練，參考《模型并行技術(shù)手冊(cè)》2025版3.1節(jié)。

3.在低精度推理中，以下哪種量化方法可以降低模型大小并加快推理速度？

A.INT8對(duì)稱(chēng)量化

B.INT8不對(duì)稱(chēng)量化

C.FP16量化

D.INT4量化

答案：A

解析：INT8對(duì)稱(chēng)量化通過(guò)將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，在保持模型精度的情況下顯著降低模型大小和加速推理速度，參考《低精度推理技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.2節(jié)。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪種技術(shù)可以?xún)?yōu)化邊緣計(jì)算資源？

A.云邊端協(xié)同部署

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：A

解析：云邊端協(xié)同部署通過(guò)合理分配計(jì)算任務(wù)到云端、邊緣和端設(shè)備，優(yōu)化邊緣計(jì)算資源，提高整體性能，參考《云邊端協(xié)同部署指南》2025版5.3節(jié)。

5.在知識(shí)蒸餾中，以下哪種方法可以提升小模型的表現(xiàn)？

A.溫度調(diào)整

B.教師模型選擇

C.學(xué)生模型選擇

D.交叉熵?fù)p失

答案：B

解析：教師模型選擇是知識(shí)蒸餾的關(guān)鍵步驟，選擇性能優(yōu)異的教師模型可以顯著提升小模型的表現(xiàn)，參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)。

6.在模型量化中，以下哪種量化方法可以減少量化誤差？

A.INT8對(duì)稱(chēng)量化

B.INT8不對(duì)稱(chēng)量化

C.FP16量化

D.INT4量化

答案：A

解析：INT8對(duì)稱(chēng)量化通過(guò)將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，在減少量化誤差的同時(shí)保持模型精度，參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)。

7.在結(jié)構(gòu)剪枝中，以下哪種方法可以減少模型參數(shù)？

A.權(quán)重剪枝

B.激活剪枝

C.通道剪枝

D.層剪枝

答案：C

解析：通道剪枝通過(guò)移除某些通道來(lái)減少模型參數(shù)，同時(shí)保持模型性能，參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

8.在稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪種方法可以降低模型計(jì)算量？

A.稀疏激活

B.稀疏權(quán)重

C.稀疏卷積

D.稀疏全連接

答案：A

解析：稀疏激活通過(guò)減少非零激活的數(shù)量來(lái)降低模型計(jì)算量，提高推理速度，參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)指南》2025版4.4節(jié)。

9.在評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于衡量模型性能？

A.混淆矩陣

B.準(zhǔn)確率

C.梯度

D.模型大小

答案：B

解析：準(zhǔn)確率是衡量模型性能的常用指標(biāo)，它表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本比例，參考《機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)手冊(cè)》2025版2.1節(jié)。

10.在倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，以下哪種技術(shù)可以降低偏見(jiàn)檢測(cè)的難度？

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.數(shù)據(jù)清洗

C.特征工程

D.隱私保護(hù)

答案：B

解析：數(shù)據(jù)清洗可以降低偏見(jiàn)檢測(cè)的難度，通過(guò)去除或修正帶有偏見(jiàn)的樣本，提高模型的公平性，參考《倫理安全風(fēng)險(xiǎn)管理指南》2025版5.2節(jié)。

11.在優(yōu)化器對(duì)比中，以下哪個(gè)優(yōu)化器通常用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練？

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.Adagrad

答案：A

解析：Adam優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中表現(xiàn)良好，參考《優(yōu)化器對(duì)比與選擇指南》2025版3.1節(jié)。

12.在注意力機(jī)制變體中，以下哪種機(jī)制可以提升模型性能？

A.自注意力

B.位置編碼

C.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.轉(zhuǎn)換器結(jié)構(gòu)

答案：A

解析：自注意力機(jī)制可以提升模型性能，特別是在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，參考《注意力機(jī)制變體研究》2025版4.2節(jié)。

13.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，以下哪種方法可以減少模型參數(shù)？

A.深度可分離卷積

B.稀疏卷積

C.窄卷積

D.批歸一化

答案：A

解析：深度可分離卷積通過(guò)分離深度和空間卷積，減少模型參數(shù)，同時(shí)保持模型性能，參考《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)技術(shù)手冊(cè)》2025版3.3節(jié)。

14.在梯度消失問(wèn)題解決中，以下哪種方法可以緩解梯度消失？

A.ReLU激活函數(shù)

B.BatchNormalization

C.殘差連接

D.梯度裁剪

答案：C

解析：殘差連接可以緩解梯度消失問(wèn)題，通過(guò)跳過(guò)層直接連接到后續(xù)層，減少梯度消失的影響，參考《梯度消失問(wèn)題解決方法》2025版4.1節(jié)。

15.在集成學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以提升模型的泛化能力？

A.隨機(jī)森林

B.XGBoost

C.LightGBM

D.CatBoost

答案：A

解析：隨機(jī)森林通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并投票預(yù)測(cè)，提升模型的泛化能力，參考《集成學(xué)習(xí)方法手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提升低資源模型的高效微調(diào)？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.模型量化（INT8/FP16）

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

答案：ABCDE

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以顯著減少微調(diào)所需參數(shù)量，模型量化（INT8/FP16）可以減少模型大小和計(jì)算需求，知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，結(jié)構(gòu)剪枝可以移除冗余的參數(shù)，而持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以增強(qiáng)模型在低資源環(huán)境下的泛化能力。

2.在模型并行策略中，以下哪些方法可以應(yīng)用于不同的計(jì)算架構(gòu)？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.精度并行

D.硬件加速

E.軟件優(yōu)化

答案：ABC

解析：數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）和精度并行（C）都是基于不同計(jì)算架構(gòu)的模型并行策略。硬件加速（D）和軟件優(yōu)化（E）是提升并行性能的手段，但不屬于并行策略本身。

3.以下哪些技術(shù)可以用于加速模型推理？（多選）

A.INT8量化

B.動(dòng)態(tài)批處理

C.模型剪枝

D.深度可分離卷積

E.量化感知訓(xùn)練

答案：ABCE

解析：INT8量化（A）和量化感知訓(xùn)練（E）可以減少模型大小和計(jì)算量，動(dòng)態(tài)批處理（B）可以在不犧牲性能的情況下提升吞吐量，模型剪枝（C）可以移除不必要的參數(shù)，深度可分離卷積（D）可以減少模型參數(shù)。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)可以提升整體性能？（多選）

A.邊緣計(jì)算

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABC

解析：邊緣計(jì)算（A）可以將計(jì)算任務(wù)移至數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（B）可以提供高效的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)，AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）可以?xún)?yōu)化資源利用率。低代碼平臺(tái)應(yīng)用（D）和CI/CD流程（E）更多與軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)，不直接提升云邊端協(xié)同部署的性能。

5.在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，以下哪些步驟是必要的？（多選）

A.選擇教師模型

B.選擇學(xué)生模型

C.計(jì)算知識(shí)轉(zhuǎn)移

D.量化輸出

E.調(diào)整溫度參數(shù)

答案：ABCE

解析：選擇教師模型（A）和學(xué)生模型（B）是知識(shí)蒸餾的基礎(chǔ)，計(jì)算知識(shí)轉(zhuǎn)移（C）是將知識(shí)從教師模型轉(zhuǎn)移到學(xué)生模型的核心步驟，調(diào)整溫度參數(shù)（E）可以控制學(xué)生模型輸出的平滑程度。量化輸出（D）不是知識(shí)蒸餾的必要步驟，而是在推理過(guò)程中可能使用的技術(shù)。

6.以下哪些方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.對(duì)抗訓(xùn)練

D.正則化

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）可以提高模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力，結(jié)構(gòu)剪枝（B）可以減少模型復(fù)雜度，對(duì)抗訓(xùn)練（C）可以增強(qiáng)模型對(duì)對(duì)抗樣本的抵抗能力，正則化（D）可以防止模型過(guò)擬合。知識(shí)蒸餾（E）主要是為了提高小模型的表現(xiàn)，與魯棒性增強(qiáng)不直接相關(guān)。

7.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)？（多選）

A.差分隱私

B.零知識(shí)證明

C.加密技術(shù)

D.隱私預(yù)算

E.同態(tài)加密

答案：ABCDE

解析：差分隱私（A）、零知識(shí)證明（B）、加密技術(shù)（C）、隱私預(yù)算（D）和同態(tài)加密（E）都是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的隱私保護(hù)技術(shù)，它們可以確保用戶(hù)數(shù)據(jù)在訓(xùn)練過(guò)程中的安全性。

8.以下哪些技術(shù)可以用于多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析？（多選）

A.圖文檢索

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.深度學(xué)習(xí)

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABCE

解析：圖文檢索（A）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）可以結(jié)合不同模態(tài)的信息，深度學(xué)習(xí)（C）是進(jìn)行復(fù)雜模式識(shí)別的基礎(chǔ)，3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）為3D模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)融合算法（E）可以將來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成文本、圖像和視頻？（多選）

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.MoE模型

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：Transformer變體（BERT/GPT）在文本生成中表現(xiàn)出色，MoE模型（B）和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）可以用于生成多種類(lèi)型的媒體，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以幫助發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

10.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些方法可以提高API調(diào)用的效率？（多選）

A.緩存策略

B.負(fù)載均衡

C.線(xiàn)程池

D.服務(wù)器端渲染

E.異步處理

答案：ABCE

解析：緩存策略（A）可以減少重復(fù)計(jì)算，負(fù)載均衡（B）可以提高資源利用率，線(xiàn)程池（C）可以提升并發(fā)處理能力，異步處理（E）可以避免阻塞并提高系統(tǒng)吞吐量。服務(wù)器端渲染（D）更多用于前端優(yōu)化，不直接提高API調(diào)用的效率。

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(guò)___________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）中，使用___________來(lái)微調(diào)模型參數(shù)，從而減少計(jì)算量。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)一步___________，以提高特定任務(wù)的性能。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用___________來(lái)生成對(duì)抗樣本，測(cè)試模型的魯棒性。

答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)___________來(lái)減少模型推理所需的時(shí)間。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分布在多個(gè)設(shè)備上，以提高_(dá)__________。

答案：并行計(jì)算能力

7.低精度推理中，使用___________將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，以減少模型大小和計(jì)算需求。

答案：量化

8.云邊端協(xié)同部署中，將計(jì)算任務(wù)分配到___________，以?xún)?yōu)化整體性能。

答案：云端、邊緣和端設(shè)備

9.知識(shí)蒸餾中，使用___________將教師模型的知識(shí)遷移到學(xué)生模型。

答案：知識(shí)轉(zhuǎn)移

10.模型量化（INT8/FP16）中，將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為_(kāi)__________，以降低模型大小和計(jì)算量。

答案：INT8或FP16

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)移除___________來(lái)減少模型參數(shù)，從而簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)。

答案：權(quán)重或神經(jīng)元

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)引入___________來(lái)降低模型計(jì)算量。

答案：稀疏激活

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）是衡量___________的常用指標(biāo)。

答案：模型預(yù)測(cè)的復(fù)雜度

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

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

15.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）中，___________優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。

答案：Adam

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(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量呈線(xiàn)性增長(zhǎng)。

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(shū)》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)并不與設(shè)備數(shù)量呈線(xiàn)性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增加，但增長(zhǎng)速度會(huì)減慢。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，使用低秩近似可以顯著減少微調(diào)所需的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《低資源模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，低秩近似可以顯著減少模型參數(shù)，從而減少微調(diào)所需的計(jì)算資源。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)一步微調(diào)可以提高泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：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)練模型在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)一步微調(diào)可以提高模型在特定任務(wù)上的泛化能力。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以完全防止對(duì)抗樣本對(duì)模型的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)手冊(cè)》2025版5.2節(jié)，雖然GAN可以生成對(duì)抗樣本來(lái)測(cè)試模型的魯棒性，但它不能完全防止對(duì)抗樣本對(duì)模型的攻擊。

5.低精度推理中，INT8量化可以保持模型在所有任務(wù)上的精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.2節(jié)，INT8量化可能會(huì)在特定任務(wù)上引入精度損失，因此不能保證模型在所有任務(wù)上的精度。

6.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)同部署指南》2025版5.3節(jié)，邊緣計(jì)算和云端計(jì)算各有優(yōu)勢(shì)，邊緣計(jì)算適用于低延遲、高帶寬的應(yīng)用，而云端計(jì)算適用于需要大規(guī)模計(jì)算資源的應(yīng)用，兩者不能完全替代。

7.知識(shí)蒸餾中，學(xué)生模型的學(xué)習(xí)速度通常比教師模型快。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)，學(xué)生模型通常需要更多時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)，因?yàn)樗鼈冃枰獜慕處熌Ｐ椭刑崛≈R(shí)。

8.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化比FP16量化更節(jié)省內(nèi)存。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)，INT8量化比FP16量化使用更少的內(nèi)存，因?yàn)镮NT8參數(shù)只需要1字節(jié)，而FP16參數(shù)需要2字節(jié)。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，移除所有權(quán)重為0的神經(jīng)元可以顯著減少模型參數(shù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，移除所有權(quán)重為0的神經(jīng)元可以顯著減少模型參數(shù)，因?yàn)樗鼈儗?duì)模型的輸出沒(méi)有貢獻(xiàn)。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，無(wú)需人工干預(yù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)，雖然NAS可以自動(dòng)搜索網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但仍然需要人工干預(yù)來(lái)選擇和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線(xiàn)教育平臺(tái)計(jì)劃部署一個(gè)用于個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦的推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理大量的學(xué)生數(shù)據(jù)和課程數(shù)據(jù)。平臺(tái)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)選擇了使用深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行推薦，但由于數(shù)據(jù)量巨大，模型訓(xùn)練和推理的資源需求很高。

問(wèn)題：針對(duì)該案例，提出三種可能的模型優(yōu)化和部署方案，并簡(jiǎn)要說(shuō)明每種方案的優(yōu)缺點(diǎn)。

方案一：模型量化與剪枝

優(yōu)點(diǎn)：

-模型量化可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，減少模型大小和計(jì)算量。

-結(jié)構(gòu)剪枝可以移