2025年大模型訓(xùn)練師模型監(jiān)控告警考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)可以有效地解決分布式訓(xùn)練中的通信開(kāi)銷問(wèn)題？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.梯度累積

2.在使用LoRA進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，以下哪個(gè)步驟不是必要的？

A.選擇預(yù)訓(xùn)練模型

B.定義微調(diào)任務(wù)

C.計(jì)算LoRA參數(shù)

D.替換預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪個(gè)方法不是用來(lái)提高模型泛化能力的？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型蒸餾

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？

A.輸入驗(yàn)證

B.模型清洗

C.數(shù)據(jù)清洗

D.模型對(duì)抗訓(xùn)練

5.為了加速模型推理，以下哪種技術(shù)通常用于降低模型復(fù)雜度？

A.模型壓縮

B.模型量化

C.模型剪枝

D.以上都是

6.在模型并行策略中，以下哪種情況不適合使用模型并行？

A.模型規(guī)模大

B.計(jì)算資源受限

C.模型計(jì)算密集型

D.模型內(nèi)存密集型

7.在低精度推理中，以下哪種精度類型通常用于提高推理速度？

A.FP32

B.FP16

C.INT8

D.BFP16

8.云邊端協(xié)同部署中，以下哪個(gè)組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和持久化？

A.云端存儲(chǔ)

B.邊緣存儲(chǔ)

C.端存儲(chǔ)

D.分布式文件系統(tǒng)

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，以下哪個(gè)不是知識(shí)蒸餾的目標(biāo)？

A.降低模型復(fù)雜度

B.提高模型泛化能力

C.提高模型推理速度

D.增加模型參數(shù)量

10.模型量化技術(shù)中，以下哪種量化方法不會(huì)影響模型精度？

A.INT8量化

B.FP16量化

C.BFP16量化

D.INT8對(duì)稱量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，以下哪種方法不是剪枝策略？

A.權(quán)重剪枝

B.激活剪枝

C.參數(shù)剪枝

D.通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)方法可以減少計(jì)算量？

A.硬稀疏

B.軟稀疏

C.混合稀疏

D.以上都是

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于衡量文本生成模型的流暢度？

A.準(zhǔn)確率

B.準(zhǔn)確率@k

C.模型困惑度

D.模型精度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，以下哪個(gè)問(wèn)題不是AI模型可能引發(fā)的倫理風(fēng)險(xiǎn)？

A.偏見(jiàn)

B.隱私

C.數(shù)據(jù)安全

D.系統(tǒng)穩(wěn)定性

15.模型線上監(jiān)控中，以下哪個(gè)工具不是用于監(jiān)控模型性能的？

A.Prometheus

B.Grafana

C.TensorBoard

D.Kibana

答案：

1.B

2.D

3.D

4.D

5.D

6.D

7.C

8.A

9.D

10.B

11.D

12.D

13.C

14.D

15.D

解析：

1.模型并行是將模型的不同部分分布到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以有效解決通信開(kāi)銷問(wèn)題。

2.LoRA（Low-RankAdaptation）不需要替換預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)，而是在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上添加低秩矩陣。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練后繼續(xù)訓(xùn)練模型，可以提高模型的泛化能力。

4.模型對(duì)抗訓(xùn)練是在訓(xùn)練過(guò)程中添加對(duì)抗樣本，以增強(qiáng)模型的魯棒性。

5.模型壓縮、模型量化和模型剪枝都是用于降低模型復(fù)雜度的技術(shù)。

6.模型內(nèi)存密集型不適合使用模型并行，因?yàn)槟Ｐ筒⑿行枰獙⒛Ｐ头植嫉蕉鄠€(gè)節(jié)點(diǎn)上。

7.INT8量化將模型的權(quán)重和激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，可以顯著提高推理速度。

8.云端存儲(chǔ)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和持久化，而邊緣存儲(chǔ)和端存儲(chǔ)主要用于數(shù)據(jù)緩存和實(shí)時(shí)訪問(wèn)。

9.知識(shí)蒸餾的目標(biāo)是降低模型復(fù)雜度，提高模型泛化能力和推理速度，而不是增加模型參數(shù)量。

10.FP16量化將模型的權(quán)重和激活從FP32轉(zhuǎn)換為FP16，可以降低計(jì)算量而不影響精度。

11.權(quán)重剪枝、激活剪枝和通道剪枝都是模型剪枝策略，參數(shù)剪枝不是。

12.硬稀疏、軟稀疏和混合稀疏都是稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的方法，可以減少計(jì)算量。

13.模型困惑度是衡量文本生成模型流暢度的指標(biāo)，準(zhǔn)確率和模型精度更多用于衡量模型的準(zhǔn)確度。

14.偏見(jiàn)、隱私和數(shù)據(jù)安全都是AI模型可能引發(fā)的倫理風(fēng)險(xiǎn)，而系統(tǒng)穩(wěn)定性不是。

15.Kibana是用于日志分析和可視化，不是用于監(jiān)控模型性能的工具。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高大模型訓(xùn)練的效率？（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）可以減少模型參數(shù)量，加快訓(xùn)練過(guò)程；對(duì)抗性攻擊防御（D）雖然與訓(xùn)練效率無(wú)直接關(guān)系，但可以提高模型魯棒性，間接提升效率；推理加速技術(shù)（E）主要用于模型部署后的性能優(yōu)化，不直接涉及訓(xùn)練效率。

2.在模型并行策略中，以下哪些方法可以用于優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸？（多選）

A.數(shù)據(jù)壓縮

B.數(shù)據(jù)預(yù)取

C.數(shù)據(jù)流水線

D.數(shù)據(jù)復(fù)制

E.數(shù)據(jù)分區(qū)

答案：ABCE

解析：數(shù)據(jù)壓縮（A）可以減少傳輸數(shù)據(jù)量；數(shù)據(jù)預(yù)取（B）可以減少數(shù)據(jù)等待時(shí)間；數(shù)據(jù)流水線（C）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算之間的同步；數(shù)據(jù)分區(qū)（E）可以減少節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)復(fù)制（D）會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸量，不利于優(yōu)化。

3.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型推理的效率？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型壓縮

E.模型并行

答案：ABCDE

解析：模型量化（A）可以減少模型參數(shù)的精度，降低計(jì)算量；結(jié)構(gòu)剪枝（B）可以去除不重要的神經(jīng)元或連接，減少模型復(fù)雜度；知識(shí)蒸餾（C）可以將大模型的推理能力遷移到小模型上；模型壓縮（D）可以減少模型大小和計(jì)算量；模型并行（E）可以并行處理模型的不同部分，提高推理速度。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（多選）

A.云端存儲(chǔ)

B.邊緣存儲(chǔ)

C.端存儲(chǔ)

D.分布式文件系統(tǒng)

E.數(shù)據(jù)庫(kù)

答案：ABCD

解析：云端存儲(chǔ)（A）提供大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；邊緣存儲(chǔ)（B）用于存儲(chǔ)邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)；端存儲(chǔ)（C）存儲(chǔ)在終端設(shè)備上的數(shù)據(jù)；分布式文件系統(tǒng)（D）提供跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)庫(kù)（E）主要用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不直接涉及云邊端協(xié)同部署。

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型訓(xùn)練的泛化能力？（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.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

E.集成學(xué)習(xí)

答案：ABDE

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以幫助發(fā)現(xiàn)和選擇有用的特征；異常檢測(cè)（B）可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值，避免模型過(guò)擬合；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）可以在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練；數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（D）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性；集成學(xué)習(xí)（E）通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高泛化能力。

6.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的文本？（多選）

A.BERT/GPT

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.文本生成模型

E.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：AD

解析：BERT/GPT（A）是先進(jìn)的文本生成模型，可以生成高質(zhì)量的文本；文本生成模型（D）專門(mén)用于生成文本內(nèi)容；模型量化和知識(shí)蒸餾（B、C）主要用于優(yōu)化模型性能，不直接涉及文本生成質(zhì)量；多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（E）主要用于跨模態(tài)任務(wù)，不直接用于文本生成。

7.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則是重要的？（多選）

A.公平性

B.隱私

C.可解釋性

D.可靠性

E.可擴(kuò)展性

答案：ABCD

解析：公平性（A）確保AI系統(tǒng)對(duì)所有用戶公平；隱私（B）保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)；可解釋性（C）使AI決策過(guò)程透明；可靠性（D）確保AI系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行；可擴(kuò)展性（E）雖然重要，但不是AI倫理準(zhǔn)則的核心原則。

8.在模型線上監(jiān)控中，以下哪些指標(biāo)是重要的？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.模型困惑度

C.模型推理速度

D.模型內(nèi)存使用

E.模型計(jì)算資源使用

答案：ABCDE

解析：準(zhǔn)確率（A）衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；模型困惑度（B）衡量模型預(yù)測(cè)的不確定性；模型推理速度（C）衡量模型處理請(qǐng)求的速度；模型內(nèi)存使用（D）和模型計(jì)算資源使用（E）衡量模型運(yùn)行時(shí)的資源消耗。

9.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化搜索過(guò)程？（多選）

A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

C.遺傳算法

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

E.模型并行

答案：ABCD

解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)（A）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（B）可以用于優(yōu)化NAS的搜索過(guò)程；遺傳算法（C）模擬自然選擇過(guò)程，用于搜索最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化（D）可以優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型性能；模型并行（E）主要用于提高模型推理速度，不直接用于NAS搜索過(guò)程。

10.在模型魯棒性增強(qiáng)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？（多選）

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型正則化

D.模型蒸餾

E.模型壓縮

答案：ABCD

解析：對(duì)抗訓(xùn)練（A）通過(guò)訓(xùn)練模型對(duì)對(duì)抗樣本的泛化能力來(lái)提高魯棒性；數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力；模型正則化（C）通過(guò)添加正則化項(xiàng)來(lái)防止模型過(guò)擬合；模型蒸餾（D）將大模型的推理能力遷移到小模型上，提高小模型的魯棒性；模型壓縮（E）雖然可以減少模型復(fù)雜度，但不是直接用于提高魯棒性的技術(shù)。

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，LoRA通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型上添加___________來(lái)調(diào)整參數(shù)。

答案：低秩矩陣

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用___________可以進(jìn)一步提升模型在特定任務(wù)上的性能。

答案：遷移學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)添加___________樣本來(lái)提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗

5.推理加速技術(shù)中，___________量化將模型的權(quán)重和激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，降低計(jì)算量。

答案：INT8

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分布到不同的設(shè)備上，通常采用___________技術(shù)。

答案：模型分區(qū)

7.低精度推理中，___________量化方法可以減少模型的內(nèi)存占用和計(jì)算量。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________存儲(chǔ)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)持久化。

答案：云端存儲(chǔ)

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，將大模型的___________傳遞給小模型，以保留其推理能力。

答案：知識(shí)

10.模型量化技術(shù)中，___________量化是針對(duì)浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)的量化方法。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過(guò)移除___________來(lái)簡(jiǎn)化模型。

答案：神經(jīng)元

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：稀疏性

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________通常用于衡量模型在文本分類任務(wù)上的性能。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是AI模型可能引發(fā)的一個(gè)重要倫理問(wèn)題。

答案：偏見(jiàn)

15.模型線上監(jiān)控中，通過(guò)___________來(lái)跟蹤模型性能變化。

答案：實(shí)時(shí)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(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：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量并非線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增加，但增長(zhǎng)速度會(huì)逐漸放緩。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以顯著減少模型的參數(shù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，LoRA/QLoRA通過(guò)添加低秩矩陣來(lái)調(diào)整參數(shù)，可以顯著減少模型的參數(shù)量，而不影響模型性能。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用更多的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以提高模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)，使用更多的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以增加模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，從而提高模型的泛化能力。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗樣本的生成需要大量的計(jì)算資源。

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5.1節(jié)，生成對(duì)抗樣本通常需要大量的計(jì)算資源，因?yàn)樾枰M攻擊者的攻擊過(guò)程。

5.推理加速技術(shù)中，模型量化可以顯著提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)，模型量化通過(guò)將模型參數(shù)和激活從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，可以顯著減少模型的計(jì)算量，從而提高推理速度。

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分布到不同的設(shè)備上可以減少通信開(kāi)銷。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，模型并行將模型的不同部分分布到不同的設(shè)備上，可以減少模型間的通信開(kāi)銷，從而提高訓(xùn)練效率。

7.低精度推理中，INT8量化是唯一可用的量化方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)》2025版3.1節(jié)，除了INT8量化，還有FP16量化等方法可用于低精度推理，以提高推理速度和降低功耗。

8.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備上的存儲(chǔ)容量通常比云端存儲(chǔ)小。

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)》2025版5.3節(jié)，邊緣設(shè)備通常具有有限的存儲(chǔ)容量，而云端存儲(chǔ)則具有更大的存儲(chǔ)空間。

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，小模型可以完全復(fù)制大模型的推理能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版4.2節(jié)，小模型雖然可以學(xué)習(xí)到大部分大模型的推理能力，但無(wú)法完全復(fù)制大模型的推理能力。

10.模型量化技術(shù)中，INT8量化會(huì)導(dǎo)致模型精度損失。

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(shū)》2025版2.3節(jié)，INT8量化雖然會(huì)降低模型參數(shù)和激活的精度，但通過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕呗?，可以最小化精度損失。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)希望利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育推薦，他們收集了大量學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)記錄、成績(jī)、興趣愛(ài)好等。平臺(tái)計(jì)劃部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的潛在學(xué)習(xí)需求。由于用戶規(guī)模龐大，平臺(tái)希望模型能夠在服務(wù)器上高效訓(xùn)練，并且能夠快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求。

問(wèn)題：作為模型訓(xùn)練師，針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)包含模型選擇、訓(xùn)練策略和部署方案的解決方案，并說(shuō)明選擇理由。

解決方案：

1.模型選擇：

-選擇基于Transformer的模型架構(gòu)，如BERT或GPT-2，因?yàn)樗谧匀徽Z(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，適合處理文本數(shù)據(jù)。

-選擇MoE模型（MixtureofExperts），因?yàn)樗梢圆⑿刑幚矶鄠€(gè)專家模型，提高訓(xùn)練速度和推理速度。

2.訓(xùn)練策略：

-使用分布式訓(xùn)練框架，如PyTorchDistributed或TensorFlowDistribute，以并行處理大量數(shù)據(jù)。

-采用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，首先在大量公共數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練模型，然后在用戶數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，以提高模型的泛化能力。

-應(yīng)用參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（如LoRA/QLoRA），減少模型參數(shù)量，提高訓(xùn)練效率。

3.部署方案：

-使用容器化部署（如Docker）和Kubernetes進(jìn)行模型服務(wù)的自動(dòng)化部署和擴(kuò)展。

-實(shí)現(xiàn)API調(diào)用規(guī)范，確保模型服務(wù)的高并發(fā)優(yōu)化，以滿足實(shí)時(shí)推薦需求。

-使用云邊端協(xié)同部署，將模型部署在云端，以便快速響應(yīng)來(lái)自邊緣設(shè)備的請(qǐng)求。