2025年低資源NLP領(lǐng)域適配習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)能夠有效減少大規(guī)模NLP模型的參數(shù)量，同時(shí)保持模型性能？

A.模型并行策略

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

2.在低資源環(huán)境中，以下哪種技術(shù)可以提高NLP模型的推理速度？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.低精度推理

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

3.在NLP任務(wù)中，如何通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練，同時(shí)保護(hù)用戶隱私？

A.使用云邊端協(xié)同部署

B.引入模型量化技術(shù)

C.運(yùn)用知識(shí)蒸餾方法

D.采取聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)

4.在低資源環(huán)境下，以下哪種技術(shù)能夠提高NLP模型的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

5.在NLP任務(wù)中，以下哪種方法可以有效解決梯度消失問(wèn)題？

A.使用Adam優(yōu)化器

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.注意力機(jī)制變體

D.梯度消失問(wèn)題解決

6.在低資源環(huán)境下，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的高效微調(diào)？

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.模型并行策略

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

7.在NLP模型中，以下哪種技術(shù)可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.分布式訓(xùn)練框架

8.在低資源環(huán)境中，以下哪種技術(shù)可以提升NLP模型的魯棒性？

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.偏見(jiàn)檢測(cè)

9.在NLP任務(wù)中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合？

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.AIGC內(nèi)容生成

10.在低資源環(huán)境下，以下哪種技術(shù)可以提高NLP模型的效率？

A.云邊端協(xié)同部署

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

11.在NLP任務(wù)中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)模型的可解釋性？

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)

12.在低資源環(huán)境下，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)化部署？

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型線上監(jiān)控

13.在NLP任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)？

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

14.在低資源環(huán)境中，以下哪種技術(shù)可以提升NLP模型的性能？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.模型并行策略

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

15.在NLP任務(wù)中，以下哪種方法可以提升模型的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

答案：

1.B

2.B

3.D

4.C

5.D

6.A

7.B

8.C

9.A

10.A

11.A

12.C

13.A

14.A

15.D

解析：

1.知識(shí)蒸餾可以將大型模型的輸出作為教師模型的輸出，指導(dǎo)小型模型學(xué)習(xí)，從而在保持性能的同時(shí)減少參數(shù)量。

2.低精度推理通過(guò)將模型的輸入和輸出參數(shù)從FP32降低到INT8或FP16，減少計(jì)算量，從而提高推理速度。

3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許模型在客戶端設(shè)備上訓(xùn)練，同時(shí)只在服務(wù)器上聚合模型更新，保護(hù)用戶隱私。

4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，增加數(shù)據(jù)多樣性，從而提高模型的泛化能力。

5.注意力機(jī)制變體可以通過(guò)調(diào)整注意力權(quán)重，提高模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的關(guān)注，從而有效解決梯度消失問(wèn)題。

6.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過(guò)在原有模型參數(shù)上添加一個(gè)小的微調(diào)層，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的細(xì)粒度調(diào)整，保持模型性能的同時(shí)減少參數(shù)量。

7.模型量化（INT8/FP16）通過(guò)將模型的輸入和輸出參數(shù)從FP32降低到INT8或FP16，減少計(jì)算量，從而降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

8.模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)，如正則化、對(duì)抗訓(xùn)練等，可以提高模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的魯棒性。

9.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以將一個(gè)模態(tài)的模型知識(shí)遷移到另一個(gè)模態(tài)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合。

10.云邊端協(xié)同部署可以將模型部署在云端、邊緣和終端設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)靈活的資源分配和高效的模型服務(wù)。

11.注意力可視化通過(guò)展示模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)的注意力分配，提高模型的可解釋性。

12.容器化部署（Docker/K8s）可以將模型和其依賴環(huán)境打包成一個(gè)容器，實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)化部署和擴(kuò)展。

13.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略通過(guò)選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，提高模型的泛化能力。

14.模型量化（INT8/FP16）通過(guò)將模型的輸入和輸出參數(shù)從FP32降低到INT8或FP16，減少計(jì)算量，從而提升模型性能。

15.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過(guò)搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的泛化能力。

二、多選題（共10題）

1.在低資源NLP模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的效率？（多選）

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.模型并行策略

E.低精度推理

2.以下哪些方法可以用于防御對(duì)抗性攻擊？（多選）

A.對(duì)抗性訓(xùn)練

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.模型正則化

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識(shí)蒸餾

3.在NLP模型的推理加速中，以下哪些技術(shù)是有效的？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.梯度消失問(wèn)題解決

4.以下哪些技術(shù)可以用于云邊端協(xié)同部署？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

E.容器化部署（Docker/K8s）

5.在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，以下哪些技術(shù)可以提高蒸餾效果？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.注意力機(jī)制變體

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測(cè)

6.以下哪些技術(shù)可以用于提高NLP模型的魯棒性？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.偏見(jiàn)檢測(cè)

E.內(nèi)容安全過(guò)濾

7.在NLP模型中，以下哪些技術(shù)可以用于處理梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.使用Adam優(yōu)化器

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.注意力機(jī)制變體

D.梯度消失問(wèn)題解決

E.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

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

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

E.模型量化（INT8/FP16）

9.在NLP任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以用于多模態(tài)信息融合？（多選）

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

E.特征工程自動(dòng)化

10.在NLP模型的部署和監(jiān)控中，以下哪些技術(shù)是重要的？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

E.模型線上監(jiān)控

答案：

1.BDE

2.ABC

3.ABCD

4.ABDE

5.ABC

6.CDE

7.ABCD

8.BDE

9.ABCD

10.ABDE

解析：

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）、低精度推理和模型并行策略都是提高低資源NLP模型效率的有效技術(shù)。

2.對(duì)抗性訓(xùn)練和模型正則化是常用的防御對(duì)抗性攻擊的方法。

3.模型量化、知識(shí)蒸餾、結(jié)構(gòu)剪枝和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)都是有效的推理加速技術(shù)。

4.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度、低代碼平臺(tái)應(yīng)用、CI/CD流程和容器化部署都是云邊端協(xié)同部署的關(guān)鍵技術(shù)。

5.模型量化、結(jié)構(gòu)剪枝、注意力機(jī)制變體和特征工程自動(dòng)化都可以提高知識(shí)蒸餾的效果。

6.模型魯棒性增強(qiáng)、偏見(jiàn)檢測(cè)和內(nèi)容安全過(guò)濾都是提高NLP模型魯棒性的重要技術(shù)。

7.使用Adam優(yōu)化器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)、注意力機(jī)制變體和梯度消失問(wèn)題解決技術(shù)都是處理梯度消失問(wèn)題的有效方法。

8.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）、云邊端協(xié)同部署、知識(shí)蒸餾和模型量化都是聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)。

9.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)、圖文檢索、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析和AIGC內(nèi)容生成都是用于多模態(tài)信息融合的技術(shù)。

10.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化、API調(diào)用規(guī)范、自動(dòng)化標(biāo)注工具和模型線上監(jiān)控都是NLP模型部署和監(jiān)控的重要技術(shù)。

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，LoRA的全稱是___________。

答案：Low-RankAdaptation

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通常采用___________方法來(lái)持續(xù)更新模型。

答案：迭代預(yù)訓(xùn)練

4.對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的方法是___________，它通過(guò)生成對(duì)抗樣本來(lái)增強(qiáng)模型魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________通過(guò)將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8來(lái)減少計(jì)算量。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，___________允許將模型的不同部分并行地分布在多個(gè)設(shè)備上。

答案：層并行

7.低精度推理中，___________是一種常用的量化技術(shù)，它將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為固定點(diǎn)數(shù)。

答案：INT8量化

8.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)用于優(yōu)化模型在云端和邊緣設(shè)備的部署。

答案：邊緣計(jì)算

9.知識(shí)蒸餾中，___________技術(shù)通過(guò)將知識(shí)從大模型遷移到小模型來(lái)提高小模型的性能。

答案：知識(shí)蒸餾

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為16位整數(shù)。

答案：FP16量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元來(lái)減少模型參數(shù)。

答案：神經(jīng)元剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，___________激活機(jī)制通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)中大部分神經(jīng)元的活動(dòng)來(lái)提高效率。

答案：稀疏激活

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________是衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________技術(shù)用于檢測(cè)和減少模型中的偏見(jiàn)。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

15.生成內(nèi)容溯源中，___________技術(shù)用于追蹤生成內(nèi)容的來(lái)源。

答案：數(shù)字指紋技術(shù)

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)銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量并非線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增加，但增長(zhǎng)速率會(huì)逐漸減緩。這是因?yàn)槊總€(gè)設(shè)備需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量隨著設(shè)備增加而減少，同時(shí)，并行處理可以提高整體效率。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA和QLoRA是兩種完全不同的微調(diào)技術(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA都是基于低秩近似的方法進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)，它們的核心思想相似，都是通過(guò)在原有參數(shù)上添加一個(gè)小的低秩矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)參數(shù)的細(xì)粒度調(diào)整。

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)可以減少預(yù)訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究進(jìn)展》2025版3.2節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上的微調(diào)可以利用預(yù)訓(xùn)練的知識(shí)，從而減少模型在特定任務(wù)上的預(yù)訓(xùn)練時(shí)間。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練可以提高模型的泛化能力，但它會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對(duì)抗訓(xùn)練確實(shí)可以提高模型的泛化能力，但因?yàn)樗枰谟?xùn)練過(guò)程中生成對(duì)抗樣本，這會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間，尤其是在數(shù)據(jù)量大的情況下。

5.低精度推理中，INT8量化可以顯著提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然INT8量化可以顯著提高模型的推理速度，但它可能會(huì)導(dǎo)致一定的精度損失，尤其是在一些復(fù)雜任務(wù)中。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以減少模型的延遲，但會(huì)增加模型部署的復(fù)雜性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：邊緣計(jì)算確實(shí)可以減少模型的延遲，因?yàn)樗鼘⒂?jì)算任務(wù)移至數(shù)據(jù)源附近，但這也增加了模型部署的復(fù)雜性，需要考慮網(wǎng)絡(luò)的可靠性和安全性。

7.知識(shí)蒸餾中，教師模型的輸出是直接傳遞給學(xué)生模型的，而不需要任何處理。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，教師模型的輸出通常需要經(jīng)過(guò)某些處理，如軟標(biāo)簽生成，然后再傳遞給學(xué)生模型，以便學(xué)生模型學(xué)習(xí)到更細(xì)粒度的知識(shí)。

8.模型量化（INT8/FP16）中，F(xiàn)P16量化比INT8量化更準(zhǔn)確，但計(jì)算資源消耗更大。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：FP16量化比INT8量化提供更高的精度，因?yàn)樗褂昧?6位而不是8位來(lái)表示數(shù)值，但FP16量化在計(jì)算資源消耗上比INT8量化更大。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，剪枝后的模型在保持相同精度的前提下，推理速度會(huì)明顯提高。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元或連接，可以顯著減少模型的參數(shù)數(shù)量，從而在保持相同精度的前提下提高推理速度。

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）是衡量模型生成文本質(zhì)量的一個(gè)常用指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：困惑度是衡量模型生成文本質(zhì)量的一個(gè)常用指標(biāo)，它反映了模型對(duì)生成文本的預(yù)測(cè)概率的平均值，值越低表示模型對(duì)文本的預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某互聯(lián)網(wǎng)公司計(jì)劃將其大型NLP模型（包含BERT和GPT變體）部署到移動(dòng)端設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)問(wèn)答服務(wù)。然而，模型訓(xùn)練后的大小達(dá)到了12GB，遠(yuǎn)超移動(dòng)端設(shè)備的存儲(chǔ)限制（8GB），且推理延遲要求在300ms以內(nèi)。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一套模型壓縮和推理加速的方案，并詳細(xì)說(shuō)明實(shí)施步驟。

問(wèn)題定位：

1.模型大小超出移動(dòng)端設(shè)備存儲(chǔ)限制。

2.推理延遲要求在300ms以內(nèi)。

3.模型性能需保持或接近原模型。

解決方案：

1.模型量化（INT8/FP16）：

-實(shí)施步驟：

1.使用量化工具（如Quantization-AwareTraining,QAT）對(duì)模型進(jìn)行INT8量化。

2.驗(yàn)證量化后的模型性能，確保精度損失在可接受范圍內(nèi)。

-預(yù)期效果：模型大小減少到原大小的約1/4，推理速度提升。

2.知識(shí)蒸餾：

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練一個(gè)輕量級(jí)模型（例如MobileBERT）。

2.使用大型模型（BERT/GPT）作為教師模型，對(duì)輕量級(jí)模型進(jìn)行知識(shí)蒸餾。

3.驗(yàn)證蒸餾后的輕量級(jí)模型性能。

-預(yù)期效果：在保證性能的前提下，模型大小和推理速度都有所提升。

3.模型剪枝和結(jié)構(gòu)化剪枝：

-實(shí)施步驟：

1.使用剪枝工具（如PrunePyTorch）對(duì)模型進(jìn)行剪枝。

2.對(duì)剪枝后的模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化剪枝，移除整個(gè)通道或?qū)印?/p>

3.驗(yàn)證剪枝后的模型性能。

-預(yù)期效果：減少模型參數(shù)，提高推理速度。

決策建議：

-若對(duì)性能要求較高，優(yōu)先考慮知識(shí)蒸餾和模型剪枝結(jié)合使用。

-若對(duì)性能要求可適當(dāng)放寬，單獨(dú)使用模型量化即可。

-若對(duì)模型大小要求極高，可結(jié)合使用模型剪枝和結(jié)構(gòu)化剪枝。

案例2.一家醫(yī)療機(jī)構(gòu)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于深