2025年大模型指令跟隨能力評估方法（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)不是用于評估大模型指令跟隨能力的指標(biāo)？

A.模型困惑度

B.模型準(zhǔn)確率

C.模型推理速度

D.模型能耗

2.在大模型指令跟隨能力評估中，以下哪種方法主要用于檢測模型偏見？

A.內(nèi)容安全過濾

B.偏見檢測

C.知識(shí)蒸餾

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

3.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.模型并行策略

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

4.以下哪種技術(shù)可以用于降低大模型在特定任務(wù)上的推理延遲？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

5.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種方法可以用于檢測模型對對抗性攻擊的魯棒性？

A.評估指標(biāo)體系

B.對抗性攻擊防御

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化

6.在大模型指令跟隨能力評估中，以下哪種方法可以用于優(yōu)化模型參數(shù)？

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行

7.以下哪種技術(shù)可以用于提高大模型在低資源設(shè)備上的性能？

A.低精度推理

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行

8.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種方法可以用于提高模型的推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行

9.以下哪種技術(shù)可以用于減少大模型在訓(xùn)練過程中的梯度消失問題？

A.模型并行策略

B.梯度累積

C.模型剪枝

D.知識(shí)蒸餾

10.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種方法可以用于優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行

11.以下哪種技術(shù)可以用于提高大模型在跨模態(tài)任務(wù)上的性能？

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

12.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)加載？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.異常檢測

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型量化

13.以下哪種技術(shù)可以用于提高大模型在醫(yī)療影像分析任務(wù)上的性能？

A.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

14.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪種方法可以用于優(yōu)化模型在云邊端協(xié)同部署中的性能？

A.云邊端協(xié)同部署

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行

15.以下哪種技術(shù)可以用于提高大模型在AIGC內(nèi)容生成任務(wù)上的性能？

A.AIGC內(nèi)容生成

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

答案：

1.D

2.B

3.B

4.A

5.B

6.A

7.A

8.A

9.B

10.A

11.A

12.A

13.A

14.A

15.A

解析：

1.模型能耗不是評估大模型指令跟隨能力的指標(biāo)，因?yàn)槟芎呐c指令跟隨能力無直接關(guān)系。

2.偏見檢測是用于檢測模型偏見的方法，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以增加模型在多個(gè)任務(wù)上的泛化能力，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

4.模型量化可以降低推理延遲，同時(shí)保持較高的精度，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

5.對抗性攻擊防御可以檢測模型對對抗性攻擊的魯棒性，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

6.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以優(yōu)化模型參數(shù)，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

7.低精度推理可以降低大模型在低資源設(shè)備上的推理延遲，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

8.模型量化可以提高大模型的推理速度，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

9.梯度累積可以減少大模型在訓(xùn)練過程中的梯度消失問題，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索可以優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

11.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以提高大模型在跨模態(tài)任務(wù)上的性能，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

12.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以優(yōu)化模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)加載，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

13.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析可以提高大模型在醫(yī)療影像分析任務(wù)上的性能，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

14.云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化模型在云邊端協(xié)同部署中的性能，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

15.AIGC內(nèi)容生成可以提高大模型在AIGC內(nèi)容生成任務(wù)上的性能，與指令跟隨能力評估相關(guān)。

二、多選題（共10題）

1.在評估大模型指令跟隨能力時(shí)，以下哪些是常用的評估指標(biāo)？（多選）

A.模型困惑度

B.模型準(zhǔn)確率

C.模型推理速度

D.模型能耗

E.用戶滿意度

2.哪些技術(shù)可以用于提高大模型在低資源設(shè)備上的性能？（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.云邊端協(xié)同部署

3.以下哪些技術(shù)可以幫助減少大模型訓(xùn)練過程中的梯度消失問題？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.模型并行策略

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.梯度累積

E.模型量化

4.在對抗性攻擊防御方面，以下哪些技術(shù)是常用的？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測

5.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法是常用的？（多選）

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.遷移學(xué)習(xí)

D.集成學(xué)習(xí)

E.特征工程自動(dòng)化

6.在大模型指令跟隨能力評估中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)？（多選）

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.注意力機(jī)制變體

D.模型量化

E.模型剪枝

7.以下哪些技術(shù)可以用于云邊端協(xié)同部署中的模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

E.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

8.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)是常用的？（多選）

A.加密技術(shù)

B.同態(tài)加密

C.差分隱私

D.數(shù)據(jù)脫敏

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)是常用的？（多選）

A.文本生成

B.圖像生成

C.視頻生成

D.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.圖文檢索

10.在大模型指令跟隨能力評估中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)加載？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.異常檢測

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：

1.AB

2.ABCD

3.ACD

4.ABC

5.ABC

6.ABC

7.ABCDE

8.ABCD

9.ABCD

10.ABCDE

解析：

1.模型困惑度和準(zhǔn)確率是評估模型性能的基本指標(biāo)，用戶滿意度則從用戶角度提供了更全面的評估。

2.模型量化和知識(shí)蒸餾可以減少模型參數(shù)，結(jié)構(gòu)剪枝和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以降低模型復(fù)雜度，云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化資源使用。

3.參數(shù)高效微調(diào)和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過調(diào)整模型參數(shù)來減少梯度消失，梯度累積可以累積小梯度以模擬大梯度。

4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加模型對對抗性樣本的魯棒性，知識(shí)蒸餾和模型剪枝可以提高模型泛化能力，特征工程自動(dòng)化和異常檢測有助于提高模型準(zhǔn)確性。

5.多任務(wù)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型對多任務(wù)的適應(yīng)性，遷移學(xué)習(xí)可以重用已有知識(shí)，集成學(xué)習(xí)可以結(jié)合多個(gè)模型提高準(zhǔn)確性。

6.神經(jīng)架構(gòu)搜索和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)可以探索更好的模型結(jié)構(gòu)，注意力機(jī)制變體可以增強(qiáng)模型對重要信息的關(guān)注，模型量化和剪枝可以簡化模型。

7.容器化部署和模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以提高模型服務(wù)的效率，API調(diào)用規(guī)范確保了服務(wù)的穩(wěn)定性，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)和低代碼平臺(tái)應(yīng)用可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

8.加密技術(shù)和同態(tài)加密保護(hù)了數(shù)據(jù)的隱私，差分隱私可以減少對個(gè)人數(shù)據(jù)的披露，數(shù)據(jù)脫敏和主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以保護(hù)用戶隱私。

9.文本生成、圖像生成和視頻生成是AIGC的核心內(nèi)容，多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)和圖文檢索可以增強(qiáng)內(nèi)容生成的多樣性。

10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)和異常檢測可以提高模型對異常數(shù)據(jù)的處理能力，多標(biāo)簽標(biāo)注流程和3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

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)常用于___________，以減少模型參數(shù)量。

答案：模型壓縮

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過在特定任務(wù)上進(jìn)行___________來提高模型的適應(yīng)性。

答案：微調(diào)

4.對抗性攻擊防御技術(shù)可以防止攻擊者利用___________對模型進(jìn)行攻擊。

答案：梯度

5.推理加速技術(shù)中，___________通過減少模型計(jì)算量來提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，___________技術(shù)可以在單個(gè)設(shè)備上加速模型推理。

答案：張量切片

7.云邊端協(xié)同部署中，___________確保數(shù)據(jù)在不同設(shè)備間安全傳輸。

答案：數(shù)據(jù)加密

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

答案：軟標(biāo)簽

9.模型量化（INT8/FP16）通過將模型參數(shù)的精度降低到___________來減少模型大小和計(jì)算量。

答案：低精度

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過移除___________來減少模型復(fù)雜度。

答案：冗余神經(jīng)元

11.評估指標(biāo)體系中的___________用于衡量模型對未見過數(shù)據(jù)的預(yù)測準(zhǔn)確性。

答案：泛化能力

12.偏見檢測技術(shù)用于識(shí)別和減少模型中的___________。

答案：偏見

13.內(nèi)容安全過濾通過___________來避免生成不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容。

答案：文本分類

14.優(yōu)化器對比中，___________優(yōu)化器因其收斂速度和穩(wěn)定性而被廣泛應(yīng)用。

答案：Adam

15.注意力機(jī)制變體中的___________可以增強(qiáng)模型對重要輸入的關(guān)注。

答案：雙向注意力

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：分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷并不與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開銷的增長速度會(huì)減慢，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以在多個(gè)設(shè)備之間并行傳輸，從而減少單個(gè)設(shè)備上的通信壓力。這符合《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版中關(guān)于數(shù)據(jù)并行通信的描述。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)只能用于小模型，不適合大型預(yù)訓(xùn)練模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以應(yīng)用于大型預(yù)訓(xùn)練模型，通過調(diào)整部分參數(shù)來適應(yīng)特定任務(wù)，而不會(huì)對整個(gè)模型結(jié)構(gòu)造成顯著影響。這在《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版中有詳細(xì)說明。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略意味著模型在預(yù)訓(xùn)練階段會(huì)不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略指的是在預(yù)訓(xùn)練完成后，模型會(huì)定期更新以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)或任務(wù)，而不是在預(yù)訓(xùn)練階段就不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)。這符合《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)手冊》2025版中對持續(xù)預(yù)訓(xùn)練的定義。

4.對抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對抗性攻擊的影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型對對抗性攻擊的魯棒性，但并不能完全防止模型受到攻擊。這需要在實(shí)際應(yīng)用中結(jié)合多種防御策略來提高安全性，參考《對抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版。

5.低精度推理可以顯著降低模型的推理延遲，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：低精度推理（如INT8量化）可以降低模型的推理延遲，但通常會(huì)導(dǎo)致一定的精度損失。雖然通過適當(dāng)?shù)牧炕夹g(shù)可以最小化精度損失，但完全不影響模型準(zhǔn)確性是不現(xiàn)實(shí)的。這可以從《模型量化技術(shù)白皮書》2025版中得到證實(shí)。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備通常負(fù)責(zé)處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在云邊端協(xié)同部署中，云通常負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)，而邊緣設(shè)備主要負(fù)責(zé)與用戶交互和執(zhí)行低延遲的任務(wù)。因此，邊緣設(shè)備并不負(fù)責(zé)處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作。這符合《云邊端協(xié)同部署指南》2025版中的描述。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，從而減少模型參數(shù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)確實(shí)可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，通過訓(xùn)練小型模型來模仿大型模型的輸出，從而減少模型參數(shù)量，提高模型效率。這可以在《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊》2025版中找到相關(guān)內(nèi)容。

8.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的準(zhǔn)確率。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化（如INT8/FP16）可以在不顯著降低模型準(zhǔn)確率的情況下提高推理速度。通過適當(dāng)?shù)牧炕呗院秃罅炕夹g(shù)，可以實(shí)現(xiàn)速度和精度的平衡。這符合《模型量化技術(shù)白皮書》2025版中的觀點(diǎn)。

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中的冗余神經(jīng)元或連接，可以減少模型參數(shù)量和計(jì)算量，從而提高推理速度。然而，這也可能導(dǎo)致模型泛化能力的下降，因?yàn)榧糁赡軙?huì)移除對模型泛化至關(guān)重要的信息。這可以在《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版中得到確認(rèn)。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)，無需人工干預(yù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)通過搜索和評估大量模型結(jié)構(gòu)，旨在自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)。雖然NAS技術(shù)可以自動(dòng)化很多工作，但通常仍需要人類專家進(jìn)行初步設(shè)計(jì)和后處理。這符合《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)手冊》2025版中的描述。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)計(jì)劃部署一款個(gè)性化教育推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于用戶行為數(shù)據(jù)，使用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）進(jìn)行用戶畫像和課程推薦。然而，由于服務(wù)器資源有限，模型推理速度無法滿足實(shí)時(shí)性要求。

問題：針對該場景，提出兩種優(yōu)化模型推理速度的方案，并分析每種方案的優(yōu)缺點(diǎn)。

參考答案：

方案一：模型量化

-優(yōu)點(diǎn)：

1.減少模型參數(shù)和計(jì)算量，降低推理時(shí)間。

2.對模型結(jié)構(gòu)影響小，易于實(shí)現(xiàn)。

-缺點(diǎn)：

1.量化可能導(dǎo)致精度損失，影響推薦效果。

2.需要選擇合適的量化方法，如INT8或FP16。

方案二：模型并行

-優(yōu)點(diǎn)：

1.利用多核CPU或GPU并行處