2025年圖像生成文本引導（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術被廣泛應用于圖像生成文本任務的持續(xù)預訓練策略中？

A.梯度累積

B.隨機梯度下降

C.自監(jiān)督學習

D.監(jiān)督學習

答案：C

解析：自監(jiān)督學習在圖像生成文本任務中被廣泛應用于持續(xù)預訓練策略中，通過無監(jiān)督的方式讓模型從大量數據中學習到圖像與文本之間的內在關系，提高模型的泛化能力。參考《深度學習與自監(jiān)督學習》2025年版第5章。

2.在圖像生成文本任務中，以下哪種對抗性攻擊防御方法最有效？

A.隱蔽對抗

B.輸入變換

C.梯度正則化

D.生成對抗網絡

答案：C

解析：梯度正則化是一種有效的對抗性攻擊防御方法，通過在損失函數中加入正則項，降低對抗樣本的影響，增強模型的魯棒性。參考《對抗性攻擊防御技術》2025年版第4章。

3.以下哪種技術可用于圖像生成文本任務的推理加速？

A.模型剪枝

B.模型并行

C.模型量化

D.數據壓縮

答案：B

解析：模型并行技術可以將大規(guī)模模型在多張GPU或TPU上分布式執(zhí)行，有效降低推理延遲，適用于圖像生成文本任務的高效推理。參考《模型并行策略》2025年版第3章。

4.在圖像生成文本任務中，以下哪種方法可以有效降低模型復雜度？

A.結構化剪枝

B.參數高效微調（LoRA/QLoRA）

C.知識蒸餾

D.數據增強

答案：B

解析：參數高效微調（LoRA/QLoRA）通過微調部分參數來降低模型復雜度，同時保持模型性能，適用于圖像生成文本任務。參考《參數高效微調技術》2025年版第2章。

5.以下哪種技術可用于圖像生成文本任務中的低精度推理？

A.INT8量化

B.FP16量化

C.模型壓縮

D.數據歸一化

答案：A

解析：INT8量化將模型參數和激活值從FP32轉換為INT8，降低模型存儲和計算需求，適用于圖像生成文本任務的低精度推理。參考《模型量化技術白皮書》2025年版第2.4節(jié)。

6.在圖像生成文本任務中，以下哪種方法可以提升模型泛化能力？

A.數據增強

B.知識蒸餾

C.模型融合

D.聯邦學習

答案：A

解析：數據增強通過生成與真實數據具有相似分布的樣本，可以提升模型的泛化能力，適用于圖像生成文本任務。參考《數據增強技術》2025年版第3章。

7.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的云邊端協(xié)同部署？

A.分布式訓練框架

B.云服務

C.邊緣計算

D.端到端訓練

答案：A

解析：分布式訓練框架可以支持大規(guī)模模型訓練，同時適用于圖像生成文本任務的云邊端協(xié)同部署。參考《分布式訓練框架》2025年版第4章。

8.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的模型服務高并發(fā)優(yōu)化？

A.緩存機制

B.負載均衡

C.數據同步

D.網絡優(yōu)化

答案：B

解析：負載均衡可以將請求分配到不同的服務器上，提高模型服務的并發(fā)處理能力，適用于圖像生成文本任務的模型服務高并發(fā)優(yōu)化。參考《高并發(fā)優(yōu)化技術》2025年版第2章。

9.在圖像生成文本任務中，以下哪種方法可以提升模型效率？

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機制變體

C.卷積神經網絡改進

D.梯度消失問題解決

答案：B

解析：注意力機制變體可以提高模型對重要特征的識別能力，從而提升模型效率，適用于圖像生成文本任務。參考《注意力機制技術》2025年版第3章。

10.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的評估指標體系？

A.準確率

B.求解度

C.F1分數

D.精度損失

答案：C

解析：F1分數綜合考慮了精確率和召回率，適用于圖像生成文本任務的評估指標體系。參考《評估指標體系》2025年版第4章。

11.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的倫理安全風險？

A.偏見檢測

B.內容安全過濾

C.數據隱私保護

D.模型魯棒性增強

答案：B

解析：內容安全過濾可以過濾掉不適當的內容，降低倫理安全風險，適用于圖像生成文本任務。參考《倫理安全風險》2025年版第5章。

12.在圖像生成文本任務中，以下哪種技術可以用于解決梯度消失問題？

A.殘差連接

B.批歸一化

C.梯度累積

D.梯度正則化

答案：B

解析：批歸一化可以將激活值縮放到相同尺度，有助于緩解梯度消失問題，適用于圖像生成文本任務。參考《批歸一化技術》2025年版第3章。

13.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的集成學習？

A.隨機森林

B.XGBoost

C.決策樹

D.支持向量機

答案：A

解析：隨機森林是一種集成學習方法，可以結合多個決策樹的結果，提高模型的泛化能力，適用于圖像生成文本任務。參考《集成學習技術》2025年版第2章。

14.在圖像生成文本任務中，以下哪種技術可以用于特征工程自動化？

A.數據挖掘

B.機器學習庫

C.特征選擇

D.特征提取

答案：D

解析：特征提取可以從原始數據中提取有用的特征，實現特征工程自動化，適用于圖像生成文本任務。參考《特征工程技術》2025年版第4章。

15.以下哪種技術可以用于圖像生成文本任務的異常檢測？

A.聚類分析

B.主成分分析

C.自編碼器

D.支持向量機

答案：C

解析：自編碼器可以通過無監(jiān)督學習方式學習數據分布，從而檢測異常值，適用于圖像生成文本任務的異常檢測。參考《異常檢測技術》2025年版第3章。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是圖像生成文本任務中用于提高模型性能的策略？（多選）

A.持續(xù)預訓練策略

B.對抗性攻擊防御

C.推理加速技術

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識蒸餾

答案：ABCE

解析：持續(xù)預訓練策略（A）可以幫助模型從大量無標簽數據中學習，對抗性攻擊防御（B）增強模型魯棒性，推理加速技術（C）提高模型處理速度，云邊端協(xié)同部署（E）優(yōu)化模型在不同設備上的運行效率。知識蒸餾（E）雖然有助于模型壓縮，但更常用于模型遷移學習。

2.在圖像生成文本任務中，以下哪些技術有助于降低模型復雜度和計算需求？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結構剪枝

C.稀疏激活網絡設計

D.模型并行策略

E.低精度推理

答案：ABCE

解析：模型量化（A）將模型參數轉換為低精度格式，結構剪枝（B）去除不重要的連接，稀疏激活網絡設計（C）減少激活計算，低精度推理（E）使用較低精度進行計算，都有助于降低模型復雜度和計算需求。模型并行策略（D）主要用于加速模型推理，不直接降低復雜度。

3.以下哪些技術可以用于評估圖像生成文本模型的性能？（多選）

A.準確率

B.求解度

C.F1分數

D.模型困惑度

E.評估指標體系

答案：ACDE

解析：準確率（A）、F1分數（C）、模型困惑度（D）和評估指標體系（E）都是評估圖像生成文本模型性能的重要指標。求解度（B）不是標準的評估指標。

4.在圖像生成文本任務中，以下哪些技術可以用于處理倫理安全風險？（多選）

A.偏見檢測

B.內容安全過濾

C.模型公平性度量

D.注意力可視化

E.可解釋AI在醫(yī)療領域應用

答案：ABC

解析：偏見檢測（A）用于識別和減少模型中的偏見，內容安全過濾（B）確保生成內容符合規(guī)范，模型公平性度量（C）評估模型對不同群體的公平性。注意力可視化（D）和可解釋AI在醫(yī)療領域應用（E）雖然重要，但與直接處理倫理安全風險關系不大。

5.以下哪些技術可以用于圖像生成文本任務的聯邦學習隱私保護？（多選）

A.加密通信

B.同態(tài)加密

C.安全多方計算

D.模型剪枝

E.數據脫敏

答案：ABCE

解析：加密通信（A）、同態(tài)加密（B）、安全多方計算（C）和數據脫敏（E）都是聯邦學習中常用的隱私保護技術。模型剪枝（D）主要用于模型壓縮，與隱私保護關系不大。

6.在圖像生成文本任務中，以下哪些技術可以用于優(yōu)化模型訓練？（多選）

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機制變體

C.卷積神經網絡改進

D.梯度消失問題解決

E.神經架構搜索（NAS）

答案：ABCDE

解析：優(yōu)化器對比（A）、注意力機制變體（B）、卷積神經網絡改進（C）、梯度消失問題解決（D）和神經架構搜索（E）都是優(yōu)化模型訓練的關鍵技術。

7.以下哪些技術可以用于圖像生成文本任務的模型服務高并發(fā)優(yōu)化？（多選）

A.緩存機制

B.負載均衡

C.模型并行

D.數據壓縮

E.API調用規(guī)范

答案：ABCE

解析：緩存機制（A）、負載均衡（B）、數據壓縮（D）和API調用規(guī)范（E）都是提高模型服務并發(fā)處理能力的關鍵技術。模型并行（C）主要用于加速模型推理，與高并發(fā)優(yōu)化關系不大。

8.以下哪些技術可以用于圖像生成文本任務的模型線上監(jiān)控？（多選）

A.性能瓶頸分析

B.技術選型決策

C.模型魯棒性增強

D.生成內容溯源

E.監(jiān)管合規(guī)實踐

答案：ACDE

解析：性能瓶頸分析（A）、模型魯棒性增強（C）、生成內容溯源（D）和監(jiān)管合規(guī)實踐（E）都是模型線上監(jiān)控的重要組成部分。技術選型決策（B）更多涉及模型設計和開發(fā)階段。

9.以下哪些技術可以用于圖像生成文本任務的AI倫理準則遵守？（多選）

A.模型公平性度量

B.偏見檢測

C.數據隱私保護

D.生成內容溯源

E.算法透明度評估

答案：ABCDE

解析：模型公平性度量（A）、偏見檢測（B）、數據隱私保護（C）、生成內容溯源（D）和算法透明度評估（E）都是AI倫理準則遵守的關鍵技術。

10.以下哪些技術可以用于圖像生成文本任務的AIGC內容生成？（多選）

A.文本生成

B.圖像生成

C.視頻生成

D.跨模態(tài)遷移學習

E.多模態(tài)醫(yī)學影像分析

答案：ABCD

解析：文本生成（A）、圖像生成（B）、視頻生成（C）和跨模態(tài)遷移學習（D）都是AIGC內容生成的關鍵技術。多模態(tài)醫(yī)學影像分析（E）雖然涉及多模態(tài)數據，但更多應用于特定領域。

三、填空題（共15題）

1.圖像生成文本任務中，參數高效微調技術如LoRA和QLoRA通過___________參數來優(yōu)化模型。

答案：微調

2.持續(xù)預訓練策略中，自監(jiān)督學習通過___________方式讓模型從無標簽數據中學習。

答案：無監(jiān)督學習

3.對抗性攻擊防御中，梯度正則化通過在損失函數中加入___________來降低對抗樣本的影響。

答案：正則項

4.推理加速技術中，模型量化將模型參數從___________映射到INT8范圍。

答案：FP32

5.模型并行策略中，將模型的不同部分分布在多個設備上，可以通過___________實現。

答案：數據并行或模型并行

6.低精度推理中，INT8量化通過將激活值從___________轉換為INT8來降低計算需求。

答案：FP32

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算將計算任務從___________遷移到邊緣設備。

答案：云端

8.知識蒸餾中，教師模型通常使用___________規(guī)模更大的模型。

答案：大

9.結構剪枝中，___________剪枝保留了模型結構的完整性。

答案：結構化

10.評估指標體系中，困惑度（Perplexity）是衡量模型___________的一個指標。

答案：生成文本的復雜度

11.倫理安全風險中，偏見檢測旨在識別和減少模型中的___________。

答案：偏見

12.內容安全過濾中，通過___________機制來確保生成內容符合規(guī)范。

答案：過濾

13.優(yōu)化器對比中，Adam優(yōu)化器結合了___________和___________的優(yōu)點。

答案：動量（Momentum）和自適應學習率

14.注意力機制變體中，___________注意力機制通過加權不同輸入特征來提高模型性能。

答案：加權

15.神經架構搜索（NAS）中，___________NAS方法通過搜索最優(yōu)的網絡結構。

答案：強化學習

四、判斷題（共10題）

1.參數高效微調（LoRA/QLoRA）主要用于微調預訓練模型中的所有參數。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據《參數高效微調技術》2025年版第1.2節(jié)，LoRA和QLoRA主要針對預訓練模型中的一部分參數進行微調，而不是所有參數。

2.持續(xù)預訓練策略中，自監(jiān)督學習不需要標注數據。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《深度學習與自監(jiān)督學習》2025年版第2.1節(jié)，自監(jiān)督學習通過無監(jiān)督的方式從大量無標簽數據中學習，因此不需要標注數據。

3.對抗性攻擊防御中，梯度正則化可以有效防御所有類型的對抗攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據《對抗性攻擊防御技術》2025年版第3.2節(jié)，梯度正則化可以減少對抗樣本的影響，但無法完全防御所有類型的對抗攻擊。

4.推理加速技術中，模型量化可以顯著提高模型推理速度，但不會影響模型精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據《模型量化技術白皮書》2025年版第2.5節(jié)，模型量化在提高推理速度的同時，可能會引入一定的精度損失。

5.模型并行策略中，將模型的不同部分分布在多個設備上，可以提高模型訓練速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《模型并行策略》2025年版第2.3節(jié)，模型并行可以將計算任務分布到多個設備上，從而加速模型訓練過程。

6.低精度推理中，INT8量化通過將模型參數和激活值從FP32轉換為INT8來降低計算需求。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《模型量化技術白皮書》2025年版第2.4節(jié)，INT8量化確實是通過將模型參數和激活值從FP32轉換為INT8來降低計算需求。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算主要用于處理實時性和低延遲的應用。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《云邊端協(xié)同部署技術》2025年版第3.1節(jié)，邊緣計算適用于需要低延遲和實時性處理的場景。

8.知識蒸餾中，教師模型通常使用比學生模型規(guī)模更大的模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《知識蒸餾技術》2025年版第2.1節(jié)，教師模型通常具有更大的規(guī)模，以提供更豐富的知識。

9.結構剪枝中，非結構化剪枝會破壞模型結構。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據《結構剪枝技術》2025年版第2.2節(jié)，非結構化剪枝（如權重剪枝）會去除模型中的單個權重或神經元，從而破壞模型結構。

10.評估指標體系中，準確率是衡量模型泛化能力的一個指標。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據《評估指標體系》2025年版第2.3節(jié)，準確率是衡量模型在訓練集上的表現，而不是泛化能力。泛化能力通常通過交叉驗證等方法評估。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某醫(yī)療機構計劃使用AI輔助診斷系統(tǒng)對醫(yī)療影像進行分析，系統(tǒng)需要在移動端設備上進行快速檢測，對性能要求高且需保證準確性。該AI系統(tǒng)使用的是一個預訓練的卷積神經網絡模型，模型參數量龐大，計算復雜度高。

問題：

針對上述場景，設計一個解決方案，以優(yōu)化模型的性能，同時保證在移動端設備上的實時性。

問題定位：

1.模型參數量龐大，導致計算量大，不適合移動端設備。

2.模型復雜度高，推理速度慢，不滿足實時性要求。

解決方案：

1.模型量化：

-對模型進行INT8量化，減少模型參數的大小和計算量。

-實施步驟：使用量化工具對模型進行轉換，然后在移動端設備上進行測試，評估量化對準確性的影響。

2.知識蒸餾：

-使用一個較小的網絡（學生模型）來學習大型預訓練模型（教師模型）的知識。

-實施步驟：在訓練過程中，使用教師模型的輸出作為目標，指導學生模型的訓練。

3.模型剪枝：

-移除網絡中不重要的連接和神經元，減少模型復雜度。

-實施步驟：使用剪枝工具對模型進行剪枝，并在剪枝后對模型進行微調。

實施步驟：