2025年大模型應用開發(fā)releasenotes考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項技術主要用于解決大模型在分布式訓練中的通信開銷問題？

A.模型并行策略

B.數(shù)據(jù)并行策略

C.稀疏激活網絡設計

D.梯度累積技術

2.在參數(shù)高效微調中，LoRA（Low-RankAdaptation）與QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）的主要區(qū)別是什么？

A.LoRA使用浮點數(shù)進行微調，QLoRA使用量化后的浮點數(shù)

B.QLoRA使用低秩矩陣進行微調，LoRA使用量化后的低秩矩陣

C.LoRA適用于小模型，QLoRA適用于大模型

D.QLoRA適用于低精度量化，LoRA適用于高精度量化

3.以下哪種技術可以用于提高大模型的推理速度？

A.知識蒸餾

B.結構剪枝

C.模型量化

D.以上都是

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪項技術可以有效地降低延遲并提高數(shù)據(jù)傳輸效率？

A.數(shù)據(jù)壓縮技術

B.分布式緩存

C.網絡優(yōu)化

D.以上都是

5.以下哪項技術可以用于提高模型的泛化能力？

A.特征工程

B.模型正則化

C.數(shù)據(jù)增強

D.以上都是

6.在對抗性攻擊防御中，以下哪種技術可以有效地防御對抗樣本攻擊？

A.梯度正則化

B.梯度平滑

C.輸入變換

D.以上都是

7.在模型并行策略中，以下哪種技術可以有效地利用多GPU資源？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.以上都是

8.以下哪項技術可以用于降低模型的內存占用？

A.低精度推理

B.模型剪枝

C.模型量化

D.以上都是

9.在持續(xù)預訓練策略中，以下哪種技術可以有效地提高模型的性能？

A.多任務學習

B.多階段預訓練

C.自監(jiān)督學習

D.以上都是

10.在評估指標體系中，以下哪項指標通常用于衡量模型的性能？

A.準確率

B.模型大小

C.訓練時間

D.以上都是

11.在倫理安全風險方面，以下哪項技術可以用于檢測模型中的偏見？

A.模型解釋性

B.模型可解釋性

C.模型公平性度量

D.以上都是

12.在內容安全過濾中，以下哪種技術可以用于識別和過濾不良內容？

A.文本分類

B.圖像識別

C.深度學習

D.以上都是

13.在優(yōu)化器對比中，以下哪種優(yōu)化器在大多數(shù)情況下比SGD（隨機梯度下降）有更好的性能？

A.Adam

B.RMSprop

C.Adagrad

D.以上都是

14.在注意力機制變體中，以下哪種注意力機制在NLP任務中表現(xiàn)最佳？

A.自注意力機制

B.位置編碼

C.多頭注意力

D.以上都是

15.在卷積神經網絡改進中，以下哪種技術可以有效地提高模型的性能？

A.殘差連接

B.批歸一化

C.激活函數(shù)

D.以上都是

答案：

1.A

2.A

3.D

4.D

5.D

6.D

7.D

8.D

9.D

10.A

11.C

12.A

13.A

14.C

15.D

解析：

1.模型并行策略通過將模型的不同部分分配到不同的GPU上，從而減少通信開銷，提高訓練效率。

2.LoRA使用低秩矩陣進行微調，而QLoRA使用量化后的低秩矩陣，這使得QLoRA在處理大模型時更為高效。

3.模型量化、知識蒸餾和結構剪枝都可以有效地提高模型的推理速度。

4.數(shù)據(jù)壓縮技術、分布式緩存和網絡優(yōu)化都可以有效地降低延遲并提高數(shù)據(jù)傳輸效率。

5.特征工程、模型正則化和數(shù)據(jù)增強都可以提高模型的泛化能力。

6.梯度正則化、梯度平滑和輸入變換都可以有效地防御對抗樣本攻擊。

7.模型并行、數(shù)據(jù)并行和混合并行都是模型并行策略，它們可以有效地利用多GPU資源。

8.低精度推理、模型剪枝和模型量化都可以降低模型的內存占用。

9.多任務學習、多階段預訓練和自監(jiān)督學習都可以有效地提高模型的性能。

10.準確率是衡量模型性能的重要指標。

11.模型公平性度量可以檢測模型中的偏見。

12.文本分類可以用于識別和過濾不良內容。

13.Adam優(yōu)化器在大多數(shù)情況下比SGD有更好的性能。

14.多頭注意力在NLP任務中表現(xiàn)最佳。

15.殘差連接、批歸一化和激活函數(shù)都可以有效地提高模型的性能。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術可以用于提高大模型的推理效率？（多選）

A.知識蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結構剪枝

D.梯度累積技術

E.模型并行策略

答案：ABCE

解析：知識蒸餾和模型量化可以降低模型復雜度，提高推理速度；結構剪枝去除不重要的神經元，減少計算量；模型并行策略通過并行計算加速推理過程。

2.在持續(xù)預訓練策略中，以下哪些方法可以增強模型的泛化能力？（多選）

A.多任務學習

B.自監(jiān)督學習

C.多階段預訓練

D.數(shù)據(jù)增強

E.特征工程

答案：ABCD

解析：多任務學習使模型同時學習多個任務，增強泛化能力；自監(jiān)督學習利用未標記數(shù)據(jù)進行訓練；多階段預訓練逐步細化模型；數(shù)據(jù)增強通過變換輸入數(shù)據(jù)增強模型學習。

3.在對抗性攻擊防御中，以下哪些技術可以增強模型的魯棒性？（多選）

A.梯度正則化

B.輸入變換

C.模型正則化

D.梯度平滑

E.對抗訓練

答案：ABCDE

解析：梯度正則化和模型正則化限制模型復雜度，梯度平滑減少梯度爆炸，輸入變換和對抗訓練增加模型對對抗樣本的容忍度。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術可以提高數(shù)據(jù)傳輸效率和降低延遲？（多選）

A.數(shù)據(jù)壓縮技術

B.分布式緩存

C.網絡優(yōu)化

D.硬件加速

E.軟件優(yōu)化

答案：ABCDE

解析：數(shù)據(jù)壓縮減少數(shù)據(jù)量，分布式緩存減少請求次數(shù)，網絡優(yōu)化提高傳輸速度，硬件加速和軟件優(yōu)化提升處理能力。

5.在模型量化技術中，以下哪些方法可以減少量化誤差？（多選）

A.對稱量化

B.非對稱量化

C.量化感知訓練

D.量化后訓練

E.量化前訓練

答案：ACD

解析：對稱量化減少量化誤差，量化感知訓練和量化后訓練在量化過程中調整模型，減少量化誤差。

6.在聯(lián)邦學習隱私保護中，以下哪些技術可以保護用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.同態(tài)加密

B.隱私計算

C.差分隱私

D.偽隨機數(shù)生成

E.數(shù)據(jù)脫敏

答案：ABCD

解析：同態(tài)加密和隱私計算允許在保護數(shù)據(jù)隱私的情況下進行計算，差分隱私保護用戶隱私，偽隨機數(shù)生成和數(shù)據(jù)脫敏減少可預測性。

7.在注意力機制變體中，以下哪些注意力機制在NLP任務中表現(xiàn)較好？（多選）

A.自注意力機制

B.位置編碼

C.多頭注意力

D.交叉注意力

E.局部注意力

答案：ABCD

解析：自注意力機制、位置編碼、多頭注意力和交叉注意力在NLP任務中都有廣泛應用，局部注意力可以減少計算量。

8.在AI倫理準則中，以下哪些方面是模型開發(fā)中需要考慮的？（多選）

A.模型公平性

B.模型透明度

C.模型可解釋性

D.模型安全性

E.模型隱私保護

答案：ABCDE

解析：模型開發(fā)中需要確保模型的公平性、透明度、可解釋性、安全性和隱私保護，以符合倫理準則。

9.在模型線上監(jiān)控中，以下哪些指標可以幫助評估模型性能？（多選）

A.準確率

B.模型大小

C.模型復雜度

D.模型效率

E.模型穩(wěn)定性

答案：ADE

解析：準確率、模型效率和模型穩(wěn)定性是評估模型性能的關鍵指標，模型大小和復雜度更多關注模型開發(fā)和部署。

10.在跨模態(tài)遷移學習中，以下哪些技術可以幫助模型在不同模態(tài)之間遷移知識？（多選）

A.圖像到文本的遷移

B.文本到圖像的遷移

C.圖像到圖像的遷移

D.文本到文本的遷移

E.特征融合

答案：ABDE

解析：跨模態(tài)遷移學習涉及不同模態(tài)之間的知識遷移，圖像到文本、文本到圖像、文本到文本的遷移和特征融合都是常用的技術。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調（LoRA/QLoRA）中，LoRA使用___________矩陣進行微調。

答案：低秩

3.持續(xù)預訓練策略中，通過___________來逐步細化模型。

答案：多階段預訓練

4.對抗性攻擊防御中，通過___________來增加模型對對抗樣本的容忍度。

答案：對抗訓練

5.推理加速技術中，___________通過降低模型精度來提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，___________通過并行計算加速推理過程。

答案：模型并行

7.低精度推理中，___________將FP32參數(shù)映射到INT8范圍。

答案：INT8對稱量化

8.云邊端協(xié)同部署中，___________可以有效地降低延遲并提高數(shù)據(jù)傳輸效率。

答案：網絡優(yōu)化

9.知識蒸餾中，___________技術可以將知識從大模型遷移到小模型。

答案：知識蒸餾

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化將參數(shù)映射到16位浮點數(shù)。

答案：FP16

11.結構剪枝中，___________去除不重要的神經元，減少計算量。

答案：權重剪枝

12.稀疏激活網絡設計中，___________技術可以減少激活操作的數(shù)量。

答案：稀疏激活

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

答案：泛化能力

14.倫理安全風險中，___________技術可以檢測模型中的偏見。

答案：偏見檢測

15.模型魯棒性增強中，___________技術可以提高模型對異常數(shù)據(jù)的容忍度。

答案：異常檢測

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在分布式訓練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷通常與設備數(shù)量成線性關系，因為每個設備都需要發(fā)送和接收數(shù)據(jù)，以同步模型更新。這是由《分布式訓練技術白皮書》2025版中提出的通信模型所支持的。

2.參數(shù)高效微調（LoRA/QLoRA）技術會導致模型精度降低。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA旨在提高模型效率，而不是降低精度。這些技術通過調整模型中的一部分參數(shù)來微調模型，而不會顯著影響最終模型的準確率。

3.持續(xù)預訓練策略中，多階段預訓練比單階段預訓練效果更好。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預訓練策略研究綜述》2025版，多階段預訓練通常比單階段預訓練能更好地增強模型的泛化能力和性能。

4.對抗性攻擊防御中，對抗訓練可以完全防止模型受到對抗樣本攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：盡管對抗訓練可以提高模型的魯棒性，但它并不能完全防止模型受到對抗樣本攻擊。這是由于對抗樣本的生成方法多樣，對抗訓練只能在一定程度上提升防御能力。

5.低精度推理中，INT8量化可以顯著減少模型的推理時間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《低精度量化技術綜述》2025版，INT8量化將模型的參數(shù)和激活值從32位浮點數(shù)轉換為8位整數(shù)，從而減少了模型的內存占用和計算量，加速了推理過程。

6.云邊端協(xié)同部署中，分布式緩存可以提高所有節(jié)點的響應時間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式緩存可以提高特定節(jié)點的響應時間，但不是所有節(jié)點。在緩存命中率不高的情況下，分布式緩存的效果可能有限。

7.知識蒸餾技術可以顯著減少小模型的參數(shù)數(shù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識蒸餾通過將大模型的輸出信息傳遞給小模型，有助于小模型學習到關鍵的決策能力，從而減少參數(shù)數(shù)量。這是由《知識蒸餾技術白皮書》2025版所證實的。

8.模型量化（INT8/FP16）可以提高模型的訓練速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化主要針對推理過程，通過減少參數(shù)和激活值的精度來加速推理，但并不會提高模型的訓練速度。

9.結構剪枝技術會導致模型在訓練過程中的性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結構剪枝通過移除模型中的冗余或低貢獻的神經元來減少模型復雜度，可以提升模型的效率，而不一定會導致訓練性能下降。

10.異常檢測技術可以幫助模型在推理時識別出正常和異常數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：異常檢測技術被廣泛應用于模型推理過程中，以識別并標記異常數(shù)據(jù)，從而幫助模型做出更準確的預測。這是由《異常檢測技術白皮書》2025版中所述的。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機構計劃利用AI技術構建一款智能投顧平臺，該平臺需要實時分析大量用戶投資數(shù)據(jù)，并基于歷史表現(xiàn)和實時市場動態(tài)為用戶提供個性化的投資建議。平臺采用分布式訓練框架進行模型訓練，并計劃將訓練好的模型部署到云端服務，以實現(xiàn)24/7的實時推理服務。

問題：作為該項目的AI工程師，請從以下方面分析并設計解決方案：

1.如何利用參數(shù)高效微調（LoRA/QLoRA）技術優(yōu)化模型的推理速度和準確率？

2.如何設計云邊端協(xié)同部署策略，確保模型能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，同時保證低延遲和高可用性？

3.如何在模型部署過程中實現(xiàn)API調用規(guī)范，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性？

1.參數(shù)高效微調（LoRA/QLoRA）優(yōu)化方案：

-對大模型進行預訓練，獲取通用的投資策略特征。

-使用LoRA或QLoRA技術對小模型進行微調，以適應特定用戶和市場的個性化需求。

-針對重要決策節(jié)點，使用高精度參數(shù)，對非關鍵節(jié)點使用低精度參數(shù)，以平衡精度和效率。

2.云邊端協(xié)同部署策略設計：

-數(shù)據(jù)預處理和特征工程在邊緣設備上完成，以減少數(shù)據(jù)傳輸量。

-使用模型并行策略在云端處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

-部署負載均衡器，根據(jù)服務器負載動態(tài)分配推理請求。

-實施彈性伸縮策略，根據(jù)請求量自動調整資源。

3.API調用規(guī)范實現(xiàn)：

-制定API接口文檔，明確接口參數(shù)、返回值和數(shù)據(jù)格式。

-實施身份驗證和授權機制，確保只有授權用戶可以