2025年大模型應(yīng)用開發(fā)代碼補全考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項技術(shù)能夠幫助大模型在資源受限的設(shè)備上進(jìn)行高效推理？

A.INT8量化

B.知識蒸餾

C.模型剪枝

D.模型壓縮

2.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種技術(shù)可以顯著提高并行計算效率？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.精度并行

D.混合并行

3.以下哪種策略可以用來減少預(yù)訓(xùn)練大模型所需的計算資源？

A.優(yōu)化器改進(jìn)

B.低精度訓(xùn)練

C.數(shù)據(jù)增強

D.模型并行

4.為了提高模型在對抗攻擊下的魯棒性，以下哪種技術(shù)最為關(guān)鍵？

A.損失函數(shù)設(shè)計

B.權(quán)重正則化

C.特征提取增強

D.數(shù)據(jù)對抗訓(xùn)練

5.在模型并行策略中，以下哪種技術(shù)可以減少通信開銷？

A.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

B.數(shù)據(jù)對齊

C.模型分片

D.梯度累積

6.為了加速大模型的推理過程，以下哪種技術(shù)最為有效？

A.硬件加速（如GPU）

B.模型剪枝

C.模型壓縮

D.數(shù)據(jù)預(yù)處理

7.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪種技術(shù)可以幫助實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸？

A.數(shù)據(jù)加密

B.數(shù)據(jù)壓縮

C.數(shù)據(jù)同步

D.數(shù)據(jù)去重

8.以下哪種技術(shù)可以降低大模型的訓(xùn)練成本？

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

9.在模型量化過程中，以下哪種量化方法能夠保持較高的模型精度？

A.INT8對稱量化

B.INT8非對稱量化

C.INT16量化

D.FP16量化

10.在知識蒸餾過程中，以下哪種技術(shù)有助于提高教師模型和學(xué)生模型的相似度？

A.教師模型復(fù)雜度降低

B.學(xué)生模型復(fù)雜度降低

C.共享層設(shè)計

D.特征映射函數(shù)優(yōu)化

11.在結(jié)構(gòu)剪枝過程中，以下哪種方法可以減少剪枝帶來的精度損失？

A.隨機剪枝

B.逐層剪枝

C.按重要性剪枝

D.按位置剪枝

12.在稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的推理速度？

A.稀疏化策略

B.特征選擇

C.權(quán)重共享

D.激活函數(shù)優(yōu)化

13.以下哪種評估指標(biāo)可以用來衡量大模型的生成內(nèi)容質(zhì)量？

A.準(zhǔn)確率

B.拉普拉斯距離

C.感知質(zhì)量評分

D.模型置信度

14.在AI倫理風(fēng)險中，以下哪種技術(shù)可以用來檢測模型中的偏見？

A.數(shù)據(jù)偏差分析

B.模型偏差分析

C.特征偏差分析

D.輸出偏差分析

15.在模型線上監(jiān)控中，以下哪種技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)模型性能下降的問題？

A.歷史數(shù)據(jù)分析

B.實時監(jiān)控

C.異常檢測

D.模型更新

答案：1.B2.B3.D4.D5.C6.C7.B8.D9.A10.D11.C12.A13.C14.B15.B

解析：

1.知識蒸餾可以將大模型的復(fù)雜知識轉(zhuǎn)移到小模型中，實現(xiàn)高效推理。

2.模型并行可以將模型的不同部分分布到不同的計算節(jié)點上，提高并行計算效率。

3.自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以減少對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，降低預(yù)訓(xùn)練大模型所需的計算資源。

4.數(shù)據(jù)對抗訓(xùn)練可以增強模型在對抗攻擊下的魯棒性。

5.模型分片可以將模型的不同部分分布到不同的計算節(jié)點上，減少通信開銷。

6.模型壓縮可以通過剪枝、量化等方法減小模型大小，加速推理過程。

7.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇笮?，提高?shù)據(jù)傳輸效率。

8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)用戶隱私的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練，降低訓(xùn)練成本。

9.INT8對稱量化可以將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，在保持較高精度的同時減小模型大小。

10.教師模型和學(xué)生模型的相似度越高，知識蒸餾的效果越好。

11.按重要性剪枝可以優(yōu)先剪除對模型性能影響較小的連接，減少精度損失。

12.稀疏化策略可以減少非零激活的數(shù)量，提高推理速度。

13.感知質(zhì)量評分可以用來衡量大模型的生成內(nèi)容質(zhì)量。

14.模型偏差分析可以檢測模型中的偏見。

15.實時監(jiān)控可以及時發(fā)現(xiàn)模型性能下降的問題，進(jìn)行及時調(diào)整。

二、多選題（共10題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪些技術(shù)有助于提高訓(xùn)練效率？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.精度并行

D.網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化

E.任務(wù)調(diào)度優(yōu)化

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)通常用于哪些場景？（多選）

A.輕量級模型微調(diào)

B.低資源設(shè)備上的模型部署

C.模型參數(shù)快速更新

D.大模型參數(shù)壓縮

E.模型性能提升

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法有助于模型持續(xù)學(xué)習(xí)？（多選）

A.遷移學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.數(shù)據(jù)增強

D.對抗性訓(xùn)練

E.多任務(wù)學(xué)習(xí)

4.為了防御對抗性攻擊，以下哪些技術(shù)是有效的？（多選）

A.損失函數(shù)對抗訓(xùn)練

B.特征提取對抗性設(shè)計

C.模型結(jié)構(gòu)對抗性改進(jìn)

D.數(shù)據(jù)清洗

E.模型剪枝

5.推理加速技術(shù)中，以下哪些方法可以用于提高推理速度？（多選）

A.知識蒸餾

B.模型量化

C.模型剪枝

D.硬件加速

E.數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化

6.模型并行策略中，以下哪些方法可以減少通信開銷？（多選）

A.梯度累積

B.數(shù)據(jù)對齊

C.模型分片

D.網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化

E.通信協(xié)議優(yōu)化

7.云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸？（多選）

A.數(shù)據(jù)壓縮

B.數(shù)據(jù)加密

C.數(shù)據(jù)同步

D.分布式存儲

E.云緩存

8.知識蒸餾技術(shù)中，以下哪些方法可以增加學(xué)生模型與教師模型的相似度？（多選）

A.共享層設(shè)計

B.特征映射函數(shù)優(yōu)化

C.權(quán)重共享

D.硬件加速

E.損失函數(shù)調(diào)整

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)中，以下哪些方法可以保持較高的模型精度？（多選）

A.INT8對稱量化

B.INT8非對稱量化

C.INT16量化

D.FP16量化

E.模型壓縮

10.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，以下哪些指標(biāo)是用于衡量文本生成模型的？（多選）

A.混淆矩陣

B.準(zhǔn)確率

C.感知質(zhì)量評分

D.困惑度

E.模型置信度

答案：

1.ABCDE

2.ABCE

3.ABCDE

4.ABC

5.ABCDE

6.ABCDE

7.ABCDE

8.ABCE

9.ABCD

10.BCD

解析：

1.分布式訓(xùn)練框架通過數(shù)據(jù)并行、模型并行、精度并行、網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化和任務(wù)調(diào)度優(yōu)化來提高訓(xùn)練效率。

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)如LoRA和QLoRA常用于輕量級模型微調(diào)、低資源設(shè)備部署、模型參數(shù)快速更新和模型性能提升。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略包括遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強、對抗性訓(xùn)練和多任務(wù)學(xué)習(xí)，以幫助模型持續(xù)學(xué)習(xí)。

4.對抗性攻擊防御通過損失函數(shù)對抗訓(xùn)練、特征提取對抗性設(shè)計、模型結(jié)構(gòu)對抗性改進(jìn)、數(shù)據(jù)清洗和模型剪枝等技術(shù)。

5.推理加速技術(shù)如知識蒸餾、模型量化、模型剪枝、硬件加速和數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化可以提升推理速度。

6.模型并行策略通過梯度累積、數(shù)據(jù)對齊、模型分片、網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化和通信協(xié)議優(yōu)化來減少通信開銷。

7.云邊端協(xié)同部署通過數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)同步、分布式存儲和云緩存實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效傳輸。

8.知識蒸餾通過共享層設(shè)計、特征映射函數(shù)優(yōu)化、權(quán)重共享和損失函數(shù)調(diào)整增加學(xué)生模型與教師模型的相似度。

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)通過INT8對稱量化、INT8非對稱量化、INT16量化、FP16量化來保持較高的模型精度。

10.文本生成模型的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、感知質(zhì)量評分和困惑度，用于衡量模型的生成質(zhì)量。

技術(shù)關(guān)鍵詞：分布式訓(xùn)練框架

對應(yīng)考點：數(shù)據(jù)并行、模型并行、任務(wù)調(diào)度優(yōu)化

技術(shù)關(guān)鍵詞：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

對應(yīng)考點：輕量級模型微調(diào)、低資源設(shè)備部署、模型參數(shù)快速更新

技術(shù)關(guān)鍵詞：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

對應(yīng)考點：遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強

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.在模型并行策略中，為了減少通信開銷，常用的技術(shù)是___________。

答案：梯度累積

3.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)如LoRA和QLoRA，主要用于___________場景。

答案：輕量級模型微調(diào)

4.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，___________可以幫助模型從已有知識中學(xué)習(xí)新任務(wù)。

答案：遷移學(xué)習(xí)

5.對抗性攻擊防御中，通過在訓(xùn)練過程中加入對抗樣本，可以提高模型的___________。

答案：魯棒性

6.推理加速技術(shù)中，___________可以通過減少模型參數(shù)的精度來加速推理。

答案：模型量化

7.知識蒸餾技術(shù)中，教師模型通常是指___________模型。

答案：大模型

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________是指刪除模型中部分神經(jīng)元或連接。

答案：神經(jīng)元剪枝

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，通過___________來減少模型參數(shù)的數(shù)量。

答案：稀疏化策略

10.評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。

答案：泛化能力

11.倫理安全風(fēng)險中，___________是指模型輸出內(nèi)容可能存在的偏見。

答案：偏見檢測

12.模型魯棒性增強中，___________技術(shù)可以防止模型對特定輸入產(chǎn)生過強的依賴。

答案：正則化

13.數(shù)據(jù)融合算法中，___________技術(shù)可以將來自不同源的數(shù)據(jù)合并以提高預(yù)測精度。

答案：特征集成

14.AI+物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，___________技術(shù)可以將物理世界和數(shù)字世界進(jìn)行映射。

答案：數(shù)字孿生

15.模型線上監(jiān)控中，___________技術(shù)可以實時監(jiān)測模型性能變化。

答案：指標(biāo)監(jiān)控

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：正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷確實隨著設(shè)備數(shù)量的增加而線性增長。這是因為每個設(shè)備都需要接收完整的輸入數(shù)據(jù)集的一部分，并在訓(xùn)練后交換梯度信息，通信量與設(shè)備數(shù)量成正比。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）技術(shù)主要用于提高大型預(yù)訓(xùn)練模型的推理效率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）技術(shù)通過將大型預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)進(jìn)行低秩分解，以微調(diào)模型參數(shù)，從而提高在資源受限設(shè)備上的推理效率。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)綜述》2025版2.1節(jié)。

3.對抗性攻擊防御中，數(shù)據(jù)清洗可以作為一種有效的防御手段。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在對抗性攻擊防御中，數(shù)據(jù)清洗可以去除潛在的有害樣本，從而增強模型對真實數(shù)據(jù)的魯棒性。這有助于減少模型對對抗樣本的敏感度。參考《對抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

4.低精度推理可以通過將模型參數(shù)和中間激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8來加速。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：低精度推理是一種將模型參數(shù)和中間激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或更低精度格式的方法，可以顯著減少模型大小，加快推理速度。這種方法在保持較低精度損失的同時提供了顯著的性能提升。參考《低精度推理技術(shù)手冊》2025版5.1節(jié)。

5.模型并行策略可以通過增加模型復(fù)雜度來提高訓(xùn)練速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行策略的目的是通過將模型的不同部分分布到不同的計算設(shè)備上，以并行處理數(shù)據(jù)來提高訓(xùn)練速度，而不是增加模型復(fù)雜度。增加模型復(fù)雜度可能導(dǎo)致訓(xùn)練速度減慢。參考《模型并行技術(shù)白皮書》2025版6.3節(jié)。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備通常負(fù)責(zé)處理所有數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備通常負(fù)責(zé)執(zhí)行一些低延遲、高帶寬的本地任務(wù)，而云服務(wù)器則負(fù)責(zé)處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和存儲任務(wù)。不是所有數(shù)據(jù)處理任務(wù)都在邊緣設(shè)備上執(zhí)行。參考《云邊端協(xié)同技術(shù)指南》2025版7.2節(jié)。

7.知識蒸餾過程中，學(xué)生模型通常具有與教師模型相同的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在知識蒸餾過程中，學(xué)生模型通常比教師模型更簡單，以減少模型的大小和計算復(fù)雜度，同時保持或提高性能。這樣可以在資源受限的環(huán)境中部署模型。參考《知識蒸餾技術(shù)手冊》2025版4.4節(jié)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以保證在剪枝后模型精度不會下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)雖然可以去除模型中不必要的連接和神經(jīng)元，從而減少模型復(fù)雜度，但可能會導(dǎo)致模型精度下降。需要仔細(xì)選擇剪枝策略以最小化精度損失。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版5.3節(jié)。

9.特征工程自動化可以完全替代人工特征工程。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：特征工程自動化可以大大減少人工特征工程的工作量，但不能完全替代。自動化工具可以生成候選特征，但需要人工評估和調(diào)整，以確保特征的質(zhì)量和模型的性能。參考《特征工程自動化技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

10.模型線上監(jiān)控是確保模型性能持續(xù)穩(wěn)定的關(guān)鍵步驟。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型線上監(jiān)控對于確保模型在部署后的性能持續(xù)穩(wěn)定至關(guān)重要。它可以及時發(fā)現(xiàn)性能下降或其他問題，并采取措施進(jìn)行調(diào)整。參考《模型線上監(jiān)控最佳實踐》2025版6.1節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融風(fēng)控系統(tǒng)需要實時處理大規(guī)模交易數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行欺詐檢測。模型訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)部署到邊緣服務(wù)器上，但發(fā)現(xiàn)模型推理速度較慢，無法滿足實時性要求。

問題：分析該系統(tǒng)在模型推理速度慢的原因，并提出改進(jìn)措施。

參考答案：

問題定位：

1.模型復(fù)雜度過高，計算量較大。

2.模型量化不足，導(dǎo)致計算精度降低。

3.邊緣服務(wù)器硬件性能不足，無法滿足模型推理需求。

改進(jìn)措施：

1.模型壓縮：

-對模型進(jìn)行知識蒸餾，使用一個較小的模型來替代原始模型，保留主要特征。

-應(yīng)用模型剪枝技術(shù)，移除不必要的神經(jīng)元和連接。

-實施模型量化，將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，減少計算量。

2.硬件升級：

-升級邊緣服務(wù)器的CPU和GPU，提高計算能力。