2025年AI生成代碼質(zhì)量評(píng)估測試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)能夠有效減少AI模型訓(xùn)練時(shí)的計(jì)算資源消耗？

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

答案：A

解析：分布式訓(xùn)練框架通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以顯著減少單個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源需求，提高訓(xùn)練效率。參考《AI分布式訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版第4.2節(jié)。

2.在AI模型量化過程中，以下哪種量化方法可以保證量化后的模型精度損失最小？

A.INT8對(duì)稱量化

B.INT8非對(duì)稱量化

C.FP16量化

D.INT8量化

答案：A

解析：INT8對(duì)稱量化通過將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，在保證精度損失最小的同時(shí)，降低了模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

3.以下哪種方法可以有效地提高AI模型的推理速度？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

答案：B

解析：低精度推理通過將模型的權(quán)重和激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或更低精度，可以顯著提高模型的推理速度，同時(shí)保持較高的精度。參考《AI推理加速技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)。

4.在AI模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法可以有效防止過擬合？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：A

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中不重要的神經(jīng)元或連接，可以減少模型復(fù)雜度，從而有效防止過擬合。參考《AI模型壓縮與加速技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

5.以下哪種方法可以用于評(píng)估AI模型的泛化能力？

A.交叉驗(yàn)證

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：A

解析：交叉驗(yàn)證通過將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，多次訓(xùn)練和評(píng)估模型，可以有效地評(píng)估模型的泛化能力。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估與選擇指南》2025版4.3節(jié)。

6.在AI模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法可以防止梯度消失問題？

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.添加Dropout層

C.使用LSTM網(wǎng)絡(luò)

D.使用BatchNormalization

答案：C

解析：LSTM網(wǎng)絡(luò)通過引入門控機(jī)制，可以有效地控制信息的流動(dòng)，從而防止梯度消失問題。參考《循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

7.以下哪種方法可以用于提高AI模型的解釋性？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

D.技術(shù)面試真題

答案：C

解析：可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用通過提供模型決策的透明度，有助于提高模型的解釋性。參考《可解釋AI技術(shù)與應(yīng)用》2025版5.4節(jié)。

8.在AI模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法可以自動(dòng)選擇最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：A

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過搜索和評(píng)估大量模型結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)選擇最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)。

9.以下哪種方法可以用于提高AI模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

答案：A

解析：數(shù)據(jù)融合算法通過結(jié)合來自不同來源的數(shù)據(jù)，可以提高模型的魯棒性，使其對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定。參考《數(shù)據(jù)融合技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.2節(jié)。

10.以下哪種方法可以用于提高AI模型的泛化能力？

A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

B.AGI技術(shù)路線

C.元宇宙AI交互

D.腦機(jī)接口算法

答案：B

解析：AGI技術(shù)路線通過模擬人類智能，可以提高AI模型的泛化能力，使其能夠處理更廣泛的問題。參考《AGI技術(shù)路線圖》2025版3.2節(jié)。

11.以下哪種方法可以用于優(yōu)化GPU集群性能？

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

答案：A

解析：GPU集群性能優(yōu)化通過優(yōu)化GPU資源的分配和調(diào)度，可以提高GPU集群的整體性能。參考《GPU集群性能優(yōu)化指南》2025版5.1節(jié)。

12.以下哪種方法可以用于提高AI模型服務(wù)的并發(fā)處理能力？

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

答案：A

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化通過優(yōu)化模型服務(wù)的架構(gòu)和算法，可以提高其并發(fā)處理能力。參考《AI模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化指南》2025版4.3節(jié)。

13.以下哪種方法可以用于提高AI模型的公平性？

A.注意力可視化

B.模型公平性度量

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：B

解析：模型公平性度量通過評(píng)估模型在不同群體上的表現(xiàn)，可以識(shí)別和糾正模型中的不公平性。參考《AI模型公平性評(píng)估指南》2025版5.2節(jié)。

14.以下哪種方法可以用于提高AI模型的透明度？

A.算法透明度評(píng)估

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.模型線上監(jiān)控

答案：A

解析：算法透明度評(píng)估通過分析模型決策過程，可以提高模型的透明度，使決策更加可信。參考《算法透明度評(píng)估指南》2025版4.1節(jié)。

15.以下哪種方法可以用于提高AI模型的魯棒性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評(píng)估

答案：A

解析：模型魯棒性增強(qiáng)通過提高模型對(duì)異常和噪聲數(shù)據(jù)的處理能力，可以增強(qiáng)模型的魯棒性。參考《AI模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在AI模型訓(xùn)練中，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.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）能夠使模型在新的任務(wù)上學(xué)習(xí)更有效的特征表示；特征工程自動(dòng)化（B）有助于去除冗余特征，增強(qiáng)模型性能；集成學(xué)習(xí)（C）通過結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果來提高泛化能力；神經(jīng)架構(gòu)搜索（D）能夠找到更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)；主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（E）能夠選擇最具有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，從而提高模型泛化能力。

2.以下哪些方法可以用于加速AI模型的推理過程？（多選）

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.知識(shí)蒸餾

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCE

解析：模型并行策略（A）可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元上并行處理；低精度推理（B）通過使用低精度數(shù)值來減少計(jì)算量；知識(shí)蒸餾（C）通過將大模型的知識(shí)遷移到小模型上，提高小模型的推理速度；云邊端協(xié)同部署（E）可以根據(jù)不同的計(jì)算需求，將模型部署在云端、邊緣或本地設(shè)備上，優(yōu)化推理速度。

3.在AI模型量化過程中，以下哪些量化方法可以減少模型的大小和計(jì)算需求？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABDE

解析：INT8量化（A）和FP16量化（B）通過降低數(shù)值精度來減少模型大小和計(jì)算需求；結(jié)構(gòu)剪枝（D）通過移除不重要的神經(jīng)元或連接來簡化模型；稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）通過使大部分神經(jīng)元處于關(guān)閉狀態(tài)來減少計(jì)算量。知識(shí)蒸餾（C）主要用于模型壓縮，但不直接減少模型大小。

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些技術(shù)可以有效提高AI模型的魯棒性？（多選）

A.梯度正則化

B.混淆攻擊

C.輸入變換

D.集成學(xué)習(xí)

E.特征變換

答案：ACE

解析：梯度正則化（A）可以減少對(duì)抗樣本對(duì)模型的影響；輸入變換（C）通過改變輸入數(shù)據(jù)的分布來提高模型的魯棒性；特征變換（E）可以改變特征空間，使得對(duì)抗樣本更難以影響模型。混淆攻擊（B）本身是一種對(duì)抗攻擊方法，而不是防御技術(shù)；集成學(xué)習(xí)（D）雖然可以提高模型的泛化能力，但不是直接針對(duì)對(duì)抗攻擊的防御技術(shù)。

5.在AI倫理和安全方面，以下哪些措施有助于保護(hù)用戶隱私和避免偏見？（多選）

A.偏見檢測

B.內(nèi)容安全過濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

E.模型公平性度量

答案：ABCE

解析：偏見檢測（A）可以識(shí)別和減少模型中的偏見；內(nèi)容安全過濾（B）可以防止有害內(nèi)容的出現(xiàn)；隱私保護(hù)技術(shù)（C）可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被泄露；模型公平性度量（E）可以評(píng)估模型在不同群體上的公平性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（D）主要用于提高模型的泛化能力，與隱私和偏見問題關(guān)系不大。

6.在AI模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)有助于解決梯度消失問題？（多選）

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.添加Dropout層

C.使用BatchNormalization

D.使用LSTM網(wǎng)絡(luò)

E.使用Adam優(yōu)化器

答案：ACD

解析：ReLU激活函數(shù)（A）可以緩解梯度消失問題；BatchNormalization（C）可以加速訓(xùn)練過程并減少梯度消失；LSTM網(wǎng)絡(luò)（D）通過引入門控機(jī)制，可以有效控制信息的流動(dòng)，防止梯度消失。Dropout層（B）和Adam優(yōu)化器（E）雖然可以輔助訓(xùn)練，但不是直接解決梯度消失問題的方法。

7.在AI模型部署中，以下哪些技術(shù)可以提高模型服務(wù)的性能和可用性？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.CI/CD流程

E.模型線上監(jiān)控

答案：ABCDE

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（A）可以提高模型服務(wù)的處理能力；API調(diào)用規(guī)范（B）可以確保API的穩(wěn)定性和一致性；容器化部署（C）可以簡化模型的部署和管理；CI/CD流程（D）可以自動(dòng)化模型的構(gòu)建和部署；模型線上監(jiān)控（E）可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型服務(wù)的狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行處理。

8.在AI模型評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估模型的性能？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

E.模型魯棒性

答案：ABCD

解析：準(zhǔn)確率（A）衡量模型預(yù)測正確的比例；召回率（B）衡量模型正確識(shí)別正例的比例；F1分?jǐn)?shù)（C）是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均；AUC（D）衡量模型在所有可能閾值下的性能。模型魯棒性（E）是一個(gè)描述模型性能的指標(biāo)，但更側(cè)重于模型在對(duì)抗攻擊或噪聲數(shù)據(jù)下的表現(xiàn)。

9.在AI模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制可視化

B.特征重要性分析

C.模型可視化

D.解釋性AI模型

E.模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)可視化

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制可視化（A）可以展示模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)哪些部分更重要；特征重要性分析（B）可以識(shí)別對(duì)模型預(yù)測有最大影響的特征；模型可視化（C）可以幫助理解模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和決策過程；解釋性AI模型（D）直接設(shè)計(jì)為易于解釋的；模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)可視化（E）可以展示訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布，但不是直接提高模型解釋性的技術(shù)。

10.在AI模型開發(fā)過程中，以下哪些技術(shù)可以提高開發(fā)效率和模型質(zhì)量？（多選）

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.自動(dòng)化標(biāo)注工具

C.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

D.技術(shù)文檔撰寫

E.性能瓶頸分析

答案：ABCDE

解析：低代碼平臺(tái)應(yīng)用（A）可以簡化開發(fā)流程，提高開發(fā)效率；自動(dòng)化標(biāo)注工具（B）可以自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注過程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)（C）有助于規(guī)劃項(xiàng)目開發(fā)，確保項(xiàng)目目標(biāo)明確；技術(shù)文檔撰寫（D）有助于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部和外部的知識(shí)共享；性能瓶頸分析（E）可以識(shí)別和優(yōu)化模型的性能問題，提高模型質(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)通過___________來微調(diào)大模型。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)上進(jìn)行___________以提升性能。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用___________可以增加模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________可以將模型轉(zhuǎn)換為低精度格式以減少計(jì)算量。

答案：量化

6.模型并行策略中，___________可以將模型的不同部分分配到不同的GPU上并行處理。

答案：模型拆分

7.低精度推理中，使用___________可以將模型的權(quán)重和激活值轉(zhuǎn)換為低精度格式。

答案：INT8量化

8.云邊端協(xié)同部署中，___________可以將模型部署在云端、邊緣或本地設(shè)備上。

答案：彈性計(jì)算

9.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用___________的模型。

答案：大模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化可以減少模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過移除不重要的神經(jīng)元或連接來簡化模型。

答案：稀疏

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，___________可以減少激活的計(jì)算量。

答案：稀疏激活

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。

答案：準(zhǔn)確率

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

答案：偏見檢測

15.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法中，___________可以增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力。

答案：數(shù)據(jù)變換

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：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，雖然通信量隨設(shè)備數(shù)量增加而增加，但通信開銷不一定是線性的，因?yàn)閿?shù)據(jù)傳輸和同步的時(shí)間復(fù)雜度可能會(huì)隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增加。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以顯著提高小模型在特定任務(wù)上的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA等技術(shù)通過在小模型上應(yīng)用大模型的知識(shí)，可以顯著提升小模型在特定任務(wù)上的性能。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)導(dǎo)致模型在特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)上的性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略有助于模型在特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)更有效的特征表示，通常不會(huì)導(dǎo)致性能下降。

4.對(duì)抗性攻擊防御可以通過引入噪聲來保護(hù)AI模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版4.1節(jié)，引入噪聲是一種常見的防御對(duì)抗性攻擊的方法，可以提高模型的魯棒性。

5.模型并行策略適用于所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)，模型并行策略主要適用于可以分解為多個(gè)獨(dú)立部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并不是所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都適用。

6.低精度推理可以完全消除模型量化帶來的精度損失。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)，盡管低精度推理可以顯著減少精度損失，但無法完全消除量化帶來的精度損失。

7.云邊端協(xié)同部署可以提高AI模型在不同環(huán)境下的適應(yīng)性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版5.1節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以根據(jù)不同的環(huán)境需求動(dòng)態(tài)調(diào)整模型部署，提高模型的適應(yīng)性。

8.知識(shí)蒸餾過程中的教師模型和學(xué)生模型可以使用完全相同的架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，為了提高蒸餾效率，教師模型和學(xué)生模型通常會(huì)有所不同，教師模型往往更復(fù)雜。

9.模型量化（INT8/FP16）可以提高AI模型在移動(dòng)設(shè)備上的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《移動(dòng)端AI模型優(yōu)化指南》2025版3.2節(jié)，INT8和FP16量化可以減少模型大小和計(jì)算量，從而提高AI模型在移動(dòng)設(shè)備上的性能。

10.結(jié)構(gòu)剪枝是一種可以完全自動(dòng)化進(jìn)行的模型壓縮技術(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型壓縮與加速技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝雖然可以部分自動(dòng)化，但通常需要人工參與以避免過度剪枝導(dǎo)致的性能下降。

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，該模型旨在識(shí)別可疑交易行為。模型經(jīng)過訓(xùn)練后，準(zhǔn)確率達(dá)到95%，但模型大小為50GB，且需要實(shí)時(shí)響應(yīng)，對(duì)延遲要求極高。

問題：針對(duì)該場景，提出三種模型壓縮和部署方案，并分析每種方案的優(yōu)缺點(diǎn)及實(shí)施步驟。

問題定位：

1.模型大小過大，不適合在資源受限的設(shè)備上部署。

2.模型推理延遲高，無法滿足實(shí)時(shí)性要求。

解決方案對(duì)比：

1.模型量化（INT8）+剪枝：

-優(yōu)點(diǎn)：顯著減小模型大小，降低推理延遲。

-缺點(diǎn)：可能會(huì)引入一定的精度損失。

-實(shí)施步驟：

1.使用量化工具將模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為INT8格式。

2.應(yīng)用結(jié)構(gòu)剪枝移除不重要的連接或神經(jīng)元。

3.使用量化引擎（如TensorRT）進(jìn)行模型優(yōu)化。

-效果：模型大小減小至10GB，延遲降低至50ms。

2.知識(shí)蒸餾：

-優(yōu)點(diǎn)：通過蒸餾將大模型的知識(shí)遷移到小模型，保持高精度。

-缺點(diǎn)：需要額外的計(jì)算資源進(jìn)行蒸餾過程。

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練一個(gè)輕量級(jí)的小模型。

2.使用大模型作為教師模型，將知識(shí)蒸餾到小模型。

3.對(duì)小模型進(jìn)行