2025年多模態(tài)模型幻覺(jué)抑制技術(shù)試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于多模態(tài)模型幻覺(jué)抑制的關(guān)鍵技術(shù)？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.特征工程自動(dòng)化

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.模型量化（INT8/FP16）

2.在多模態(tài)模型訓(xùn)練中，為了抑制幻覺(jué)，通常采用哪種預(yù)訓(xùn)練策略？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

3.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，如何有效地抑制模型幻覺(jué)？

A.采用低精度推理

B.使用對(duì)抗性訓(xùn)練

C.實(shí)施云邊端協(xié)同部署

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

4.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，為了減少幻覺(jué)，以下哪種技術(shù)最為關(guān)鍵？

A.圖文檢索

B.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

5.對(duì)于多模態(tài)模型，以下哪種評(píng)估指標(biāo)體系有助于抑制幻覺(jué)？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.感知度/準(zhǔn)確率

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.生成內(nèi)容溯源

6.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，如何處理模型生成的幻覺(jué)內(nèi)容？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

7.在多模態(tài)模型訓(xùn)練中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的泛化能力，從而抑制幻覺(jué)？

A.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.特征工程自動(dòng)化

D.模型并行策略

8.多模態(tài)模型中，以下哪種優(yōu)化器對(duì)比有助于抑制幻覺(jué)？

A.Adam/SGD

B.通道剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.梯度消失問(wèn)題解決

9.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，如何減少模型幻覺(jué)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)？

A.內(nèi)容安全過(guò)濾

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

10.對(duì)于多模態(tài)模型，以下哪種注意力機(jī)制變體有助于抑制幻覺(jué)？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

B.注意力機(jī)制變體

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.模型量化（INT8/FP16）

11.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，如何實(shí)現(xiàn)模型的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)控制？

A.算法透明度評(píng)估

B.模型公平性度量

C.注意力可視化

D.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

12.在多模態(tài)模型訓(xùn)練中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型性能并抑制幻覺(jué)？

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

13.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，如何減少模型幻覺(jué)對(duì)臨床決策的影響？

A.模型線上監(jiān)控

B.性能瓶頸分析

C.技術(shù)選型決策

D.技術(shù)文檔撰寫

14.對(duì)于多模態(tài)模型，以下哪種技術(shù)有助于提高模型魯棒性并抑制幻覺(jué)？

A.生成內(nèi)容溯源

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.生成內(nèi)容溯源

15.在多模態(tài)模型訓(xùn)練中，以下哪種技術(shù)有助于抑制幻覺(jué)并提高模型性能？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.通道剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：

1.B

2.A

3.B

4.B

5.B

6.A

7.B

8.A

9.C

10.B

11.B

12.D

13.A

14.C

15.D

解析：

1.答案B，特征工程自動(dòng)化屬于特征處理范疇，不是直接用于抑制幻覺(jué)的技術(shù)。

2.答案A，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以增強(qiáng)模型對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，有助于抑制幻覺(jué)。

3.答案B，對(duì)抗性訓(xùn)練能夠幫助模型識(shí)別和抵抗幻覺(jué)。

4.答案B，AIGC內(nèi)容生成技術(shù)可以生成多模態(tài)內(nèi)容，減少幻覺(jué)。

5.答案B，困惑度/準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，有助于識(shí)別和抑制幻覺(jué)。

6.答案A，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略通過(guò)迭代優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，減少幻覺(jué)。

7.答案B，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)有助于提高模型對(duì)隱私數(shù)據(jù)的處理能力，減少幻覺(jué)。

8.答案A，Adam/SGD優(yōu)化器對(duì)比有助于模型收斂并抑制幻覺(jué)。

9.答案C，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)控制是減少模型幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)的重要措施。

10.答案B，注意力機(jī)制變體能夠幫助模型更好地聚焦于關(guān)鍵信息，抑制幻覺(jué)。

11.答案B，算法透明度評(píng)估有助于識(shí)別和減少模型幻覺(jué)帶來(lái)的倫理風(fēng)險(xiǎn)。

12.答案D，自動(dòng)化標(biāo)注工具可以提高標(biāo)注效率，減少人為誤差。

13.答案A，模型線上監(jiān)控有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理模型幻覺(jué)。

14.答案C，模型魯棒性增強(qiáng)有助于提高模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的處理能力，減少幻覺(jué)。

15.答案D，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以幫助設(shè)計(jì)更魯棒的模型架構(gòu)，抑制幻覺(jué)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于多模態(tài)模型幻覺(jué)的抑制？（多選）

A.對(duì)抗性訓(xùn)練

B.云邊端協(xié)同部署

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.知識(shí)蒸餾

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ABCD

解析：對(duì)抗性訓(xùn)練（A）可以增強(qiáng)模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的抵抗力，云邊端協(xié)同部署（B）可以提高模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的效率，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以幫助模型更好地學(xué)習(xí)多模態(tài)特征，知識(shí)蒸餾（D）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小模型中，優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）（E）可以調(diào)整學(xué)習(xí)率，影響模型收斂速度和效果。

2.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型性能并抑制幻覺(jué)？（多選）

A.低精度推理

B.特征工程自動(dòng)化

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.模型量化（INT8/FP16）

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCD

解析：低精度推理（A）可以減少模型計(jì)算量，特征工程自動(dòng)化（B）可以提高特征質(zhì)量，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（C）可以幫助設(shè)計(jì)更有效的模型架構(gòu)，模型量化（INT8/FP16）（D）可以降低模型復(fù)雜度，結(jié)構(gòu)剪枝（E）可以減少模型參數(shù)數(shù)量。

3.在多模態(tài)模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.GPU集群性能優(yōu)化

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理數(shù)據(jù)，模型并行策略（B）可以在單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理模型的不同部分，GPU集群性能優(yōu)化（D）可以提高GPU計(jì)算效率，而動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）和模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）雖然對(duì)訓(xùn)練速度有一定影響，但并非直接用于加速訓(xùn)練過(guò)程。

4.以下哪些技術(shù)有助于提高多模態(tài)模型的魯棒性和泛化能力？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.注意力可視化

答案：ABD

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）（A）可以評(píng)估模型性能，偏見(jiàn)檢測(cè)（B）可以減少模型偏見(jiàn)，模型魯棒性增強(qiáng)（D）可以提高模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的抵抗力，而倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（C）和注意力可視化（E）更多關(guān)注模型的倫理和可解釋性。

5.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)有助于減少幻覺(jué)？（多選）

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

D.生成內(nèi)容溯源

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABC

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（A）可以幫助模型學(xué)習(xí)不同模態(tài)之間的映射關(guān)系，圖文檢索（B）可以提供豐富的參考內(nèi)容，AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）（C）可以生成高質(zhì)量的多模態(tài)內(nèi)容，生成內(nèi)容溯源（D）有助于追蹤內(nèi)容生成過(guò)程，而模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）更多關(guān)注內(nèi)容生成的效率。

6.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以用于處理模型生成的幻覺(jué)內(nèi)容？（多選）

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

答案：ABD

解析：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（A）可以通過(guò)迭代優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（B）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（D）可以減少標(biāo)注錯(cuò)誤，質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)（E）可以評(píng)估模型輸出質(zhì)量，而3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（C）更多關(guān)注特定數(shù)據(jù)類型。

7.在多模態(tài)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.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABCD

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以提高特征質(zhì)量，異常檢測(cè)（B）可以幫助模型識(shí)別異常數(shù)據(jù)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）可以提高模型處理隱私數(shù)據(jù)的效率，模型魯棒性增強(qiáng)（D）可以提高模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的抵抗力，模型量化（INT8/FP16）（E）可以降低模型復(fù)雜度。

8.以下哪些技術(shù)可以用于提高多模態(tài)模型的性能？（多選）

A.模型并行策略

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABCE

解析：模型并行策略（A）可以在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理模型的不同部分，知識(shí)蒸餾（B）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小模型中，結(jié)構(gòu)剪枝（C）可以減少模型參數(shù)數(shù)量，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D）可以提高模型適應(yīng)性，而神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（E）可以幫助設(shè)計(jì)更有效的模型架構(gòu)。

9.在多模態(tài)模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些技術(shù)可以用于處理模型幻覺(jué)帶來(lái)的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.模型公平性度量

D.注意力可視化

E.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

答案：ABCD

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)（A）可以減少模型偏見(jiàn)，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（B）是模型安全性的重要方面，模型公平性度量（C）可以評(píng)估模型對(duì)不同群體的公平性，注意力可視化（D）可以幫助理解模型決策過(guò)程，而可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（E）更多關(guān)注模型的可解釋性。

10.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)有助于提高內(nèi)容質(zhì)量并減少幻覺(jué)？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.特征工程自動(dòng)化

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.生成內(nèi)容溯源

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)融合算法（A）可以結(jié)合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，特征工程自動(dòng)化（B）可以提高特征質(zhì)量，模型魯棒性增強(qiáng)（C）可以提高模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的抵抗力，生成內(nèi)容溯源（D）有助于追蹤內(nèi)容生成過(guò)程，而模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）更多關(guān)注內(nèi)容生成的效率。

三、填空題（共15題）

1.多模態(tài)模型中，用于抑制模型幻覺(jué)的一種技術(shù)是___________。

答案：對(duì)抗性訓(xùn)練

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)增加額外訓(xùn)練步驟來(lái)提高模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，這種策略稱為_(kāi)__________。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練

3.為了提高多模態(tài)模型的推理速度，常采用的一種技術(shù)是___________。

答案：低精度推理

4.在云邊端協(xié)同部署中，通過(guò)將模型部署在云端、邊緣和端設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)___________。

答案：資源優(yōu)化和擴(kuò)展

5.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，將大模型的知識(shí)遷移到小模型，小模型通常被稱為_(kāi)__________。

答案：學(xué)生模型

6.模型量化技術(shù)中，將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)表示，通常使用的精度是___________。

答案：INT8

7.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過(guò)移除模型中不重要的___________來(lái)減少模型復(fù)雜度。

答案：神經(jīng)元或連接

8.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)引入___________來(lái)減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：稀疏性

9.評(píng)估多模態(tài)模型性能的指標(biāo)體系中，用于衡量模型困惑度的指標(biāo)是___________。

答案：困惑度

10.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，為了減少模型幻覺(jué)，可以采用___________來(lái)增強(qiáng)模型魯棒性。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)

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

答案：差分隱私

12.Transformer變體中，一種基于自注意力機(jī)制的模型是___________。

答案：BERT

13.MoE模型中，通過(guò)將模型分解為多個(gè)___________來(lái)提高模型的表達(dá)能力。

答案：專家模型

14.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，為了生成更高質(zhì)量的內(nèi)容，可以采用___________來(lái)提高模型性能。

答案：集成學(xué)習(xí)

15.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，為了減少模型幻覺(jué)，可以采用___________來(lái)提高模型的可解釋性。

答案：注意力可視化

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)主要用于減少預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)數(shù)量。

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)主要用于在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，而不是減少參數(shù)數(shù)量。它通過(guò)引入小參數(shù)來(lái)調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型中的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)數(shù)量的減少。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高多模態(tài)模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)不斷更新模型參數(shù)，使模型能夠更好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和任務(wù)，從而提高泛化能力。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全消除多模態(tài)模型中的幻覺(jué)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)手冊(cè)》2025版3.1節(jié)，雖然對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著減少模型幻覺(jué)，但無(wú)法完全消除。

4.模型并行策略可以顯著提高多模態(tài)模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)，模型并行策略可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算設(shè)備上并行計(jì)算，從而提高推理速度。

5.低精度推理技術(shù)可以保證模型在降低精度的情況下保持相同的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，雖然低精度推理可以降低計(jì)算復(fù)雜度，但通常會(huì)導(dǎo)致模型性能的輕微下降。

6.云邊端協(xié)同部署可以顯著提高多模態(tài)模型的訓(xùn)練效率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)手冊(cè)》2025版3.3節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以充分利用不同層級(jí)的計(jì)算資源，提高訓(xùn)練效率。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以完全復(fù)制大型模型的知識(shí)到小型模型中。

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2.5節(jié)，知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型中，但無(wú)法完全復(fù)制。

8.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以提高模型的推理速度，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：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)，模型量化技術(shù)雖然可以提高推理速度，但可能會(huì)對(duì)模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定影響。

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著減少模型的參數(shù)數(shù)量，但不會(huì)影響模型的性能。

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2.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量，但可能會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生一定影響。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)可以自動(dòng)設(shè)計(jì)出最優(yōu)的模型架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)白皮書》2025版4.1節(jié)，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)可以探索多種模型架構(gòu)，但無(wú)法保證自動(dòng)設(shè)計(jì)出最優(yōu)的模型架構(gòu)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某醫(yī)療影像診斷公司開(kāi)發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)，用于輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。該系統(tǒng)在云端部署了一個(gè)大型多模態(tài)模型，但在實(shí)際使用中，由于設(shè)備性能和帶寬限制，模型推理速度緩慢，且模型體積過(guò)大，難以在移動(dòng)端設(shè)備上部署。

問(wèn)題：

1.針對(duì)上述問(wèn)題，提出兩種優(yōu)化方案，并簡(jiǎn)述每種方案的實(shí)施步驟。

2.分析兩種方案可能帶來(lái)的影響和適用場(chǎng)景。

參考答案：

1.優(yōu)化方案及實(shí)施步驟：

方案一：模型量化與剪枝

-實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，減小模型參數(shù)大小。

2.應(yīng)用結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)，移除不重要的神經(jīng)元和連接。

3.使用TensorFlowLite或PyTorchMobile進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)移動(dòng)設(shè)備。

方案二：知識(shí)蒸餾與模型拆分

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練一個(gè)較小的模型（學(xué)生模型）來(lái)學(xué)習(xí)大模型（教師模型）的知識(shí)。

2.將大型模型拆分為多個(gè)模塊，并在移動(dòng)端部署這些模塊。

3.在移動(dòng)端執(zhí)行模塊間的推理，