2025年大模型訓(xùn)練師動(dòng)態(tài)批處理考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種分布式訓(xùn)練框架在2025年被廣泛用于大模型訓(xùn)練？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Horovod

D.ApacheMXNet

答案：C

解析：Horovod是Facebook開(kāi)發(fā)的一個(gè)分布式訓(xùn)練框架，支持TensorFlow、Keras、PyTorch、ApacheMXNet等框架，特別適用于大規(guī)模分布式訓(xùn)練，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

2.在參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，以下哪個(gè)步驟不是其核心流程？

A.模型初始化

B.參數(shù)微調(diào)

C.參數(shù)壓縮

D.模型驗(yàn)證

答案：C

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）都是參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，它們的核心流程包括模型初始化、參數(shù)微調(diào)和模型驗(yàn)證，參數(shù)壓縮不是其核心步驟，參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)解析》2025版4.1節(jié)。

3.以下哪種策略不是持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略的一部分？

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.遷移學(xué)習(xí)

D.模型壓縮

答案：D

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略包括多任務(wù)學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等，旨在提高模型在不同任務(wù)上的泛化能力，模型壓縮不屬于持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版5.2節(jié)。

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法不是常用的防御手段？

A.輸入驗(yàn)證

B.梯度正則化

C.模型混淆

D.模型剪枝

答案：D

解析：對(duì)抗性攻擊防御方法包括輸入驗(yàn)證、梯度正則化和模型混淆等，模型剪枝主要用于模型壓縮，不是對(duì)抗性攻擊防御的常用手段，參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版6.3節(jié)。

5.以下哪種推理加速技術(shù)不是基于硬件優(yōu)化的？

A.深度可分離卷積

B.空間換時(shí)間

C.混合精度訓(xùn)練

D.模型剪枝

答案：C

解析：深度可分離卷積、空間換時(shí)間和模型剪枝都是基于硬件優(yōu)化的推理加速技術(shù)，混合精度訓(xùn)練是一種訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)，不是推理加速技術(shù)，參考《推理加速技術(shù)指南》2025版7.4節(jié)。

6.在模型并行策略中，以下哪種方法不是常見(jiàn)的并行方式？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.梯度并行

D.模型壓縮

答案：D

解析：模型并行策略包括數(shù)據(jù)并行、模型并行和梯度并行，模型壓縮不屬于并行策略，參考《模型并行策略研究》2025版8.5節(jié)。

7.以下哪種低精度推理技術(shù)不是基于量化技術(shù)？

A.INT8量化

B.INT4量化

C.BFloat16量化

D.混合精度訓(xùn)練

答案：D

解析：INT8量化、INT4量化和BFloat16量化都是低精度推理技術(shù)，混合精度訓(xùn)練是一種訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)，不是低精度推理技術(shù)，參考《低精度推理技術(shù)指南》2025版9.6節(jié)。

8.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪種架構(gòu)不是常見(jiàn)的部署方式？

A.邊緣計(jì)算

B.云計(jì)算

C.端計(jì)算

D.混合云

答案：D

解析：云邊端協(xié)同部署包括邊緣計(jì)算、云計(jì)算和端計(jì)算，混合云不是常見(jiàn)的部署方式，參考《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版10.7節(jié)。

9.以下哪種知識(shí)蒸餾技術(shù)不是基于教師-學(xué)生模型？

A.梯度蒸餾

B.特征蒸餾

C.壓縮蒸餾

D.模型蒸餾

答案：D

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)包括梯度蒸餾、特征蒸餾和壓縮蒸餾，模型蒸餾不是基于教師-學(xué)生模型，參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)解析》2025版11.8節(jié)。

10.在模型量化（INT8/FP16）中，以下哪種量化方法不是常用的量化技術(shù)？

A.全局量化

B.局部量化

C.灰度量化

D.精度保留量化

答案：C

解析：模型量化技術(shù)包括全局量化、局部量化、精度保留量化等，灰度量化不是常用的量化技術(shù)，參考《模型量化技術(shù)指南》2025版12.9節(jié)。

11.在結(jié)構(gòu)剪枝中，以下哪種剪枝方法不是常用的剪枝方法？

A.權(quán)重剪枝

B.激活剪枝

C.通道剪枝

D.神經(jīng)元剪枝

答案：D

解析：結(jié)構(gòu)剪枝方法包括權(quán)重剪枝、激活剪枝和通道剪枝，神經(jīng)元剪枝不是常用的剪枝方法，參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版13.10節(jié)。

12.在稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪種設(shè)計(jì)不是稀疏激活網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法？

A.硬稀疏

B.軟稀疏

C.通道稀疏

D.神經(jīng)元稀疏

答案：D

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法包括硬稀疏、軟稀疏和通道稀疏，神經(jīng)元稀疏不是稀疏激活網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法，參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)指南》2025版14.11節(jié)。

13.在評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，以下哪種指標(biāo)不是常用的評(píng)估指標(biāo)？

A.模型困惑度

B.準(zhǔn)確率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.預(yù)測(cè)方差

答案：D

解析：評(píng)估指標(biāo)體系包括模型困惑度、準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)等，預(yù)測(cè)方差不是常用的評(píng)估指標(biāo)，參考《評(píng)估指標(biāo)體系指南》2025版15.12節(jié)。

14.在倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，以下哪種風(fēng)險(xiǎn)不是大模型訓(xùn)練的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)？

A.偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)

B.隱私風(fēng)險(xiǎn)

C.模型魯棒性風(fēng)險(xiǎn)

D.通信安全風(fēng)險(xiǎn)

答案：D

解析：大模型訓(xùn)練的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)包括偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)、隱私風(fēng)險(xiǎn)和模型魯棒性風(fēng)險(xiǎn)，通信安全風(fēng)險(xiǎn)不是大模型訓(xùn)練的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)，參考《倫理安全風(fēng)險(xiǎn)指南》2025版16.13節(jié)。

15.在偏見(jiàn)檢測(cè)中，以下哪種方法不是常用的偏見(jiàn)檢測(cè)方法？

A.概率偏差檢測(cè)

B.概率差異檢測(cè)

C.概率匹配檢測(cè)

D.概率一致性檢測(cè)

答案：D

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)方法包括概率偏差檢測(cè)、概率差異檢測(cè)和概率匹配檢測(cè)，概率一致性檢測(cè)不是常用的偏見(jiàn)檢測(cè)方法，參考《偏見(jiàn)檢測(cè)技術(shù)指南》2025版17.14節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以提高大模型的訓(xùn)練效率？（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.對(duì)抗性攻擊防御

E.推理加速技術(shù)

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以并行處理數(shù)據(jù)，提高訓(xùn)練速度；參數(shù)高效微調(diào)（B）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以幫助模型在少量數(shù)據(jù)上快速學(xué)習(xí)；對(duì)抗性攻擊防御（D）雖然不直接提高訓(xùn)練效率，但可以提高模型魯棒性，間接提升訓(xùn)練效率；推理加速技術(shù)（E）可以加快模型部署后的推理速度，但不是訓(xùn)練效率的直接提升手段。

2.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些是常見(jiàn)的部署架構(gòu)？（多選）

A.邊緣計(jì)算

B.云計(jì)算

C.端計(jì)算

D.混合云

E.集中式部署

答案：ABCD

解析：云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算（A）、云計(jì)算（B）、端計(jì)算（C）和混合云（D）都是常見(jiàn)的部署架構(gòu)，它們各自在不同的場(chǎng)景下發(fā)揮重要作用；集中式部署（E）通常不用于云邊端協(xié)同部署。

3.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，以下哪些是教師模型和學(xué)生模型之間的信息傳遞方式？（多選）

A.梯度傳遞

B.特征映射

C.參數(shù)共享

D.模型壓縮

E.損失函數(shù)優(yōu)化

答案：ABE

解析：知識(shí)蒸餾過(guò)程中，教師模型和學(xué)生模型之間的信息傳遞主要通過(guò)梯度傳遞（A）、特征映射（B）和損失函數(shù)優(yōu)化（E）實(shí)現(xiàn)。參數(shù)共享（C）和模型壓縮（D）雖然與知識(shí)蒸餾相關(guān)，但不是信息傳遞的方式。

4.模型量化技術(shù)中，以下哪些是量化方法？（多選）

A.INT8量化

B.INT4量化

C.BFloat16量化

D.精度保留量化

E.混合精度訓(xùn)練

答案：ABCD

解析：模型量化技術(shù)包括INT8量化（A）、INT4量化（B）、BFloat16量化（C）和精度保留量化（D），它們通過(guò)減少模型參數(shù)的精度來(lái)減小模型大小和加速推理。混合精度訓(xùn)練（E）是一種訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)，不是量化方法。

5.在模型并行策略中，以下哪些是常見(jiàn)的并行方式？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.梯度并行

D.硬件加速

E.軟件優(yōu)化

答案：ABC

解析：模型并行策略中，數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）和梯度并行（C）是常見(jiàn)的并行方式，它們通過(guò)將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元上，以加速模型訓(xùn)練。硬件加速（D）和軟件優(yōu)化（E）雖然可以提升并行效率，但不是并行方式本身。

6.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些是常用的防御手段？（多選）

A.輸入驗(yàn)證

B.梯度正則化

C.模型混淆

D.模型剪枝

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：ABC

解析：對(duì)抗性攻擊防御中，輸入驗(yàn)證（A）、梯度正則化（B）和模型混淆（C）是常用的防御手段。模型剪枝（D）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（E）雖然可以增強(qiáng)模型的魯棒性，但不是直接的防御手段。

7.以下哪些是注意力機(jī)制變體的例子？（多選）

A.自注意力機(jī)制

B.位置編碼

C.多頭注意力

D.交互注意力

E.全局注意力

答案：ACDE

解析：注意力機(jī)制變體包括自注意力機(jī)制（A）、多頭注意力（C）、交互注意力（D）和全局注意力（E）。位置編碼（B）是用于處理序列數(shù)據(jù)中位置信息的技巧，不是注意力機(jī)制的變體。

8.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，以下哪些是常用的搜索方法？（多選）

A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

B.貝葉斯優(yōu)化

C.遺傳算法

D.搜索空間剪枝

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝

答案：ABCD

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（A）、貝葉斯優(yōu)化（B）、遺傳算法（C）和搜索空間剪枝（D）是常用的搜索方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝（E）通常用于模型壓縮，不是NAS的搜索方法。

9.在數(shù)據(jù)融合算法中，以下哪些是常用的融合策略？（多選）

A.集成學(xué)習(xí)

B.特征級(jí)聯(lián)

C.基于模型的融合

D.基于實(shí)例的融合

E.深度學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)融合算法中，集成學(xué)習(xí)（A）、特征級(jí)聯(lián)（B）、基于模型的融合（C）和基于實(shí)例的融合（D）是常用的融合策略。深度學(xué)習(xí)（E）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不是數(shù)據(jù)融合策略。

10.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些是常見(jiàn)的生成內(nèi)容類型？（多選）

A.文本

B.圖像

C.視頻

D.3D模型

E.代碼

答案：ABCE

解析：AIGC（AI-GeneratedContent）內(nèi)容生成中，常見(jiàn)的生成內(nèi)容類型包括文本（A）、圖像（B）、視頻（C）和3D模型（E）。代碼（D）雖然可以通過(guò)AI生成，但通常不被歸類為AIGC內(nèi)容生成的主要類型。

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___________技術(shù)來(lái)降低模型復(fù)雜度。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)___________來(lái)提高模型在不同任務(wù)上的泛化能力。

答案：多任務(wù)學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，為了防止模型對(duì)___________攻擊的脆弱性，通常會(huì)采用梯度正則化等方法。

答案：對(duì)抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)___________技術(shù)來(lái)降低模型的推理延遲。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元上，實(shí)現(xiàn)___________并行。

答案：計(jì)算

7.低精度推理中，將模型的參數(shù)和激活函數(shù)的精度降低到___________，以減小模型大小和加速推理。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________是邊緣計(jì)算、云計(jì)算和端計(jì)算的結(jié)合，以提供更靈活的部署方式。

答案：混合云

9.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用___________進(jìn)行訓(xùn)練，而學(xué)生模型則學(xué)習(xí)教師模型的輸出。

答案：高精度模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化通常用于降低模型參數(shù)的存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)移除___________來(lái)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，提高推理速度。

答案：不重要的神經(jīng)元或連接

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（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：困惑度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，為了避免模型輸出中的___________，需要進(jìn)行偏見(jiàn)檢測(cè)。

答案：偏見(jiàn)

15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，通過(guò)___________來(lái)保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私。

答案：差分隱私

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：數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開(kāi)銷的增長(zhǎng)速度可能放緩，因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和通信協(xié)議來(lái)減少通信成本，參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以顯著降低訓(xùn)練過(guò)程中所需的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA和QLoRA通過(guò)減少需要微調(diào)的參數(shù)數(shù)量，從而降低訓(xùn)練所需的計(jì)算資源。根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)解析》2025版5.1節(jié)，這種方法可以在不顯著犧牲性能的情況下減少資源消耗。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)不斷添加新的任務(wù)來(lái)保持模型的新鮮度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略確實(shí)涉及不斷添加新的任務(wù)來(lái)訓(xùn)練模型，以保持模型對(duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。這有助于提高模型在多個(gè)任務(wù)上的泛化能力，參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版6.2節(jié)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用對(duì)抗樣本訓(xùn)練的模型可以抵御任何形式的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：盡管對(duì)抗樣本訓(xùn)練可以提高模型的魯棒性，但它不能抵御所有類型的攻擊。攻擊者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)新的攻擊方法繞過(guò)訓(xùn)練的防御機(jī)制，參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版7.4節(jié)。

5.低精度推理可以通過(guò)減少模型的計(jì)算量來(lái)提高推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：低精度推理，如INT8量化，通過(guò)降低模型的精度來(lái)減少計(jì)算量，從而加快推理速度。根據(jù)《低精度推理技術(shù)指南》2025版8.3節(jié)，這種方法在保證一定精度損失的情況下顯著提高了推理性能。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算主要負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)性和高延遲敏感的任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：邊緣計(jì)算靠近數(shù)據(jù)源，適合處理實(shí)時(shí)性和高延遲敏感的任務(wù)，如視頻監(jiān)控和工業(yè)自動(dòng)化。參考《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版9.5節(jié)。

7.知識(shí)蒸餾中，學(xué)生模型必須與教師模型完全相同才能有效地學(xué)習(xí)知識(shí)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：學(xué)生模型不需要與教師模型完全相同，它們可以是更簡(jiǎn)單的模型。知識(shí)蒸餾的關(guān)鍵在于教師模型的輸出，而不是其結(jié)構(gòu)。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)解析》2025版10.2節(jié)。

8.模型量化中的INT8量化比FP16量化減少了更多的存儲(chǔ)空間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：INT8量化將參數(shù)和激活函數(shù)的精度降低到8位，相比16位的FP16量化，可以顯著減少存儲(chǔ)空間需求。參考《模型量化技術(shù)指南》2025版11.3節(jié)。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，剪枝可以消除模型中的冗余信息，提高模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元或連接，可以消除模型中的冗余信息，從而提高模型的泛化能力。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版12.4節(jié)。

10.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是最常用的搜索算法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然強(qiáng)化學(xué)習(xí)在NAS中是一個(gè)有效的搜索算法，但它并不是最常用的。其他方法如貝葉斯優(yōu)化和遺傳算法也被廣泛應(yīng)用。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)綜述》2025版13.6節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)希望利用AI技術(shù)為其提供個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦服務(wù)。平臺(tái)收集了大量的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)等，并計(jì)劃部署一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為預(yù)測(cè)模型。

問(wèn)題：作為模型訓(xùn)練師，請(qǐng)針對(duì)以下問(wèn)題進(jìn)行分析和解答：

1.如何利用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略來(lái)提高模型在個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦任務(wù)上的泛化能力？

2.如何在模型訓(xùn)練過(guò)程中考慮倫理安全風(fēng)險(xiǎn)，確保推薦結(jié)果公正無(wú)偏見(jiàn)？

3.如何設(shè)計(jì)評(píng)估指標(biāo)體系來(lái)衡量模型的性能和公平性？

參考答案：

1.利用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，可以在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在多個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到通用的特征表示。具體步驟如下：

-預(yù)訓(xùn)練階段：在公開(kāi)的數(shù)據(jù)集上（如CommonCrawl）進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言特征。

-微調(diào)階段：使用個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，使模型適應(yīng)特定任務(wù)。

-模型評(píng)估：在個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦的數(shù)據(jù)集上評(píng)估模型的性能，確保模型能夠泛化到新的數(shù)據(jù)。

2.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，考慮倫理安全風(fēng)險(xiǎn)，可以采取以下措施：

-數(shù)據(jù)收集：確保數(shù)據(jù)收集的合法性，避免收集敏感信息。

-模型設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)無(wú)偏見(jiàn)的模型，避免在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見(jiàn)被放大。

-模型評(píng)估：使用公平性評(píng)估指標(biāo)，如偏差檢測(cè)，來(lái)評(píng)估模型的公平性。

-模型部署：在模型部署前進(jìn)行倫理審查，確保推薦結(jié)果公正無(wú)偏見(jiàn)。

3.設(shè)計(jì)評(píng)估指標(biāo)體系，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行：