2025年聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型聚合優(yōu)化考題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪項(xiàng)措施有助于提高模型聚合的隱私保護(hù)？

A.使用差分隱私

B.中心化模型聚合

C.客戶端數(shù)據(jù)本地化處理

D.模型參數(shù)全局共享

2.以下哪種方法可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷？

A.使用模型摘要

B.增加客戶端數(shù)量

C.提高模型復(fù)雜度

D.減少模型更新頻率

3.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法適用于處理稀疏數(shù)據(jù)？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.結(jié)構(gòu)剪枝

4.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用于防御對(duì)抗性攻擊？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.對(duì)抗性訓(xùn)練

D.模型并行策略

5.以下哪種方法可以提高模型推理速度？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.云邊端協(xié)同部署

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行策略

6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以提高模型聚合的效率和隱私保護(hù)？

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

7.在模型并行策略中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備模型訓(xùn)練？

A.數(shù)據(jù)并行

B.混合并行

C.模型并行

D.精度并行

8.以下哪種技術(shù)可以提高低精度推理的準(zhǔn)確性？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型加速

9.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法有助于提高模型聚合的隱私保護(hù)？

A.使用差分隱私

B.中心化模型聚合

C.客戶端數(shù)據(jù)本地化處理

D.模型參數(shù)全局共享

10.以下哪種方法可以用于減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷？

A.使用模型摘要

B.增加客戶端數(shù)量

C.提高模型復(fù)雜度

D.減少模型更新頻率

11.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法適用于處理稀疏數(shù)據(jù)？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.結(jié)構(gòu)剪枝

12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型聚合的效率和隱私保護(hù)？

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

13.在模型并行策略中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備模型訓(xùn)練？

A.數(shù)據(jù)并行

B.混合并行

C.模型并行

D.精度并行

14.以下哪種技術(shù)可以提高低精度推理的準(zhǔn)確性？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型加速

15.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法有助于提高模型聚合的隱私保護(hù)？

A.使用差分隱私

B.中心化模型聚合

C.客戶端數(shù)據(jù)本地化處理

D.模型參數(shù)全局共享

答案：

1.A

2.A

3.C

4.C

5.A

6.B

7.B

8.A

9.A

10.A

11.C

12.A

13.B

14.A

15.A

解析：

1.差分隱私是一種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)，可以通過在數(shù)據(jù)中添加噪聲來保護(hù)個(gè)體隱私，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的整體統(tǒng)計(jì)特性。

2.使用模型摘要可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷，因?yàn)槟Ｐ驼拇笮∵h(yuǎn)小于原始模型。

3.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)適用于處理稀疏數(shù)據(jù)，因?yàn)樗梢詼p少模型參數(shù)的數(shù)量，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。

4.對(duì)抗性訓(xùn)練是一種防御對(duì)抗性攻擊的方法，通過訓(xùn)練模型對(duì)抗對(duì)抗性攻擊來提高模型的魯棒性。

5.模型量化可以將模型的參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，從而減少模型的大小和推理時(shí)間。

6.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）是一種高效的模型微調(diào)方法，可以通過調(diào)整小參數(shù)來優(yōu)化模型。

7.混合并行可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備模型訓(xùn)練，通過在多個(gè)設(shè)備上并行訓(xùn)練模型的不同部分。

8.模型量化可以提高低精度推理的準(zhǔn)確性，因?yàn)榱炕蟮哪Ｐ驮诘途认氯匀荒軌虮３州^高的性能。

9.使用差分隱私是一種提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)的方法，它可以在保護(hù)隱私的同時(shí)保持模型性能。

10.使用模型摘要可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷，因?yàn)槟Ｐ驼拇笮∵h(yuǎn)小于原始模型。

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)適用于處理稀疏數(shù)據(jù)，因?yàn)樗梢詼p少模型參數(shù)的數(shù)量，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。

12.分布式訓(xùn)練框架可以提高模型聚合的效率和隱私保護(hù)，因?yàn)樗梢栽诙鄠€(gè)設(shè)備上并行訓(xùn)練模型。

13.混合并行可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備模型訓(xùn)練，通過在多個(gè)設(shè)備上并行訓(xùn)練模型的不同部分。

14.模型量化可以提高低精度推理的準(zhǔn)確性，因?yàn)榱炕蟮哪Ｐ驮诘途认氯匀荒軌虮３州^高的性能。

15.使用差分隱私是一種提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)的方法，它可以在保護(hù)隱私的同時(shí)保持模型性能。

二、多選題（共10題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型聚合優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.知識(shí)蒸餾

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABDE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以幫助模型在更多數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，增強(qiáng)泛化能力；知識(shí)蒸餾（D）可以通過將大模型的知識(shí)遷移到小模型上來提高小模型的泛化能力；模型量化（E）可以減少模型大小，提高模型在低資源環(huán)境下的泛化能力。特征工程自動(dòng)化（B）和異常檢測(cè)（C）雖然對(duì)模型性能有幫助，但主要作用于提高模型準(zhǔn)確性而非泛化能力。

2.以下哪些技術(shù)可以用于減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷？（多選）

A.使用模型摘要

B.分布式訓(xùn)練框架

C.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

D.云邊端協(xié)同部署

E.模型并行策略

答案：ACD

解析：使用模型摘要（A）可以顯著減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量；參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）（C）通過調(diào)整小參數(shù)來減少模型更新量，降低通信開銷；云邊端協(xié)同部署（D）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，減少通信延遲。分布式訓(xùn)練框架（B）和模型并行策略（E）雖然可以提高訓(xùn)練效率，但不直接減少通信開銷。

3.在對(duì)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.對(duì)抗性訓(xùn)練

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.特征工程

答案：ACD

解析：對(duì)抗性訓(xùn)練（A）通過訓(xùn)練模型對(duì)抗對(duì)抗樣本，增強(qiáng)其魯棒性；知識(shí)蒸餾（C）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高小模型對(duì)對(duì)抗樣本的抵抗力；動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D）可以通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來適應(yīng)不同的對(duì)抗攻擊。模型剪枝（B）和特征工程（E）雖然可以提高模型性能，但不是直接針對(duì)對(duì)抗性攻擊的防御方法。

4.以下哪些技術(shù)可以提高模型推理速度？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.低精度推理

E.模型并行策略

答案：ABDE

解析：模型量化（A）可以將模型的參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，減少計(jì)算量；知識(shí)蒸餾（B）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，降低推理復(fù)雜度；低精度推理（D）通過降低數(shù)據(jù)精度來加速計(jì)算；模型并行策略（E）可以在多核或多設(shè)備上并行執(zhí)行推理任務(wù)。模型剪枝（C）雖然可以減少模型大小，但主要目的是降低模型復(fù)雜度和參數(shù)數(shù)量。

5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些措施可以有效保護(hù)用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.使用差分隱私

B.客戶端數(shù)據(jù)本地化處理

C.模型摘要

D.同態(tài)加密

E.隱私保護(hù)技術(shù)

答案：ABCD

解析：使用差分隱私（A）可以在保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性的同時(shí)保護(hù)用戶隱私；客戶端數(shù)據(jù)本地化處理（B）可以減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸，降低泄露風(fēng)險(xiǎn)；模型摘要（C）可以減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，同時(shí)保護(hù)模型細(xì)節(jié)；同態(tài)加密（D）可以在不泄露數(shù)據(jù)內(nèi)容的情況下進(jìn)行計(jì)算，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。隱私保護(hù)技術(shù)（E）是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，包括上述所有具體措施。

6.以下哪些技術(shù)可以幫助解決梯度消失問題？（多選）

A.歸一化技術(shù)

B.殘差連接

C.梯度裁剪

D.模型并行策略

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABC

解析：歸一化技術(shù)（A）可以穩(wěn)定梯度，防止梯度消失；殘差連接（B）允許梯度直接傳播到輸入層，減少梯度消失；梯度裁剪（C）可以限制梯度的幅度，防止梯度爆炸。模型并行策略（D）和知識(shí)蒸餾（E）主要用于提高模型性能，不是直接解決梯度消失問題的方法。

7.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些策略可以提高API調(diào)用的響應(yīng)速度？（多選）

A.緩存機(jī)制

B.負(fù)載均衡

C.異步處理

D.容器化部署

E.模型量化

答案：ABCD

解析：緩存機(jī)制（A）可以減少對(duì)后端服務(wù)的調(diào)用次數(shù)，提高響應(yīng)速度；負(fù)載均衡（B）可以分散請(qǐng)求，提高系統(tǒng)吞吐量；異步處理（C）可以同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求，提高系統(tǒng)效率；容器化部署（D）可以提高資源利用率，提高服務(wù)器的響應(yīng)速度。模型量化（E）主要用于降低模型大小，提高推理速度，與API調(diào)用的響應(yīng)速度關(guān)系不大。

8.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以增強(qiáng)模型的性能？（多選）

A.圖文檢索

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.特征工程

E.模型并行策略

答案：ABC

解析：圖文檢索（A）可以幫助模型更好地理解醫(yī)學(xué)影像中的上下文信息；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）可以從其他模態(tài)的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用的特征，提高模型的泛化能力；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（C）可以自動(dòng)搜索最佳的模型結(jié)構(gòu)。特征工程（D）和模型并行策略（E）雖然對(duì)模型性能有幫助，但不是專門針對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析的技術(shù)。

9.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則是重要的？（多選）

A.公平性

B.可解釋性

C.隱私保護(hù)

D.透明度

E.遵守法律法規(guī)

答案：ABCDE

解析：公平性（A）確保AI系統(tǒng)對(duì)所有人都是公平的；可解釋性（B）讓用戶理解AI的決策過程；隱私保護(hù)（C）保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被濫用；透明度（D）使AI系統(tǒng)的決策過程公開透明；遵守法律法規(guī)（E）確保AI系統(tǒng)的使用符合相關(guān)法律和規(guī)定。

10.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，以下哪些方法可以提高訓(xùn)練效率？（多選）

A.資源管理

B.優(yōu)先級(jí)設(shè)置

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

E.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

答案：ABD

解析：資源管理（A）確保訓(xùn)練任務(wù)有足夠的資源支持；優(yōu)先級(jí)設(shè)置（B）可以確保重要的任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行；主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（D）可以幫助模型更快地收斂。自動(dòng)化標(biāo)注工具（C）和多標(biāo)簽標(biāo)注流程（E）雖然對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段有幫助，但不是直接提高訓(xùn)練效率的方法。

三、填空題（共15題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了保護(hù)用戶隱私，常用的技術(shù)是___________。

答案：差分隱私

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，通過在___________階段添加預(yù)訓(xùn)練任務(wù)來增強(qiáng)模型泛化能力。

答案：訓(xùn)練

4.對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的技術(shù)是___________，它通過訓(xùn)練模型來生成對(duì)抗樣本。

答案：對(duì)抗性訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________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，___________通過在多個(gè)設(shè)備上并行計(jì)算模型的不同部分來加速訓(xùn)練。

答案：模型并行

7.云邊端協(xié)同部署中，___________將計(jì)算任務(wù)分配到云端或邊緣設(shè)備。

答案：任務(wù)調(diào)度

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常具有___________，而學(xué)生模型則相對(duì)較小。

答案：更高的復(fù)雜度和更低的計(jì)算需求

9.模型量化中，___________量化將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)映射到整數(shù)范圍。

答案：INT8

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過刪除神經(jīng)元來簡(jiǎn)化模型。

答案：神經(jīng)元剪枝

11.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________是衡量模型性能的一個(gè)常用指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率

12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，___________技術(shù)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私。

答案：差分隱私

13.Transformer變體中，___________是一種基于注意力機(jī)制的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。

答案：BERT

14.MoE模型中，___________是一種多輸出模型，它允許模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)選擇不同的子模型。

答案：MixtureofExperts

15.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，___________是一種自動(dòng)化搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法。

答案：NAS（NeuralArchitectureSearch）

四、判斷題（共10題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）能夠顯著提高模型的訓(xùn)練效率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過調(diào)整小參數(shù)來優(yōu)化模型，減少了模型更新量，從而提高了訓(xùn)練效率。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)降低模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)手冊(cè)》2025版3.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通過在更多數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，可以增強(qiáng)模型的泛化能力。

3.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練是一種過度消耗資源的方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御手冊(cè)》2025版4.2節(jié)，對(duì)抗訓(xùn)練雖然需要一定計(jì)算資源，但能有效提高模型的魯棒性，是值得投資的技術(shù)。

4.低精度推理技術(shù)可以提高模型的推理速度，但會(huì)犧牲模型的精度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)，低精度推理通過降低數(shù)據(jù)精度來加速計(jì)算，但可能會(huì)引起精度損失。

5.模型并行策略中，模型并行化會(huì)顯著增加模型的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)指南》2025版3.5節(jié)，模型并行化可以通過在多個(gè)設(shè)備上并行執(zhí)行模型的不同部分來提高效率，而不會(huì)增加模型的復(fù)雜度。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代云計(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)算技術(shù)手冊(cè)》2025版2.3節(jié)，邊緣計(jì)算和云計(jì)算各有優(yōu)勢(shì)，邊緣計(jì)算更適合處理本地?cái)?shù)據(jù)，而云計(jì)算適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)只能用于訓(xùn)練小型模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)，知識(shí)蒸餾不僅可以用于訓(xùn)練小型模型，也可以用于將大模型的知識(shí)遷移到小型模型中。

8.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以顯著減少模型的存儲(chǔ)需求。

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/FP16量化可以將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，從而減少模型大小和存儲(chǔ)需求。

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)，適當(dāng)?shù)募糁梢匀コＰ椭械娜哂嗖糠郑岣吣Ｐ托阅堋?/p>

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書》2025版3.4節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以在保持模型準(zhǔn)確性的同時(shí)提高推理速度。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃部署一款基于深度學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控模型，該模型需要處