2025年機器學(xué)習(xí)工程師聯(lián)邦學(xué)習(xí)面試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪個不是常用的隱私保護(hù)技術(shù)？

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.零知識證明

D.模型剪枝

2.以下哪個不是Transformer模型中的注意力機制變體？

A.自注意力機制

B.交叉注意力機制

C.點注意力機制

D.增量注意力機制

3.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種方法可以減少模型并行訓(xùn)練中的通信開銷？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.粒度并行

D.混合并行

4.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題？

A.ReLU激活函數(shù)

B.Dropout正則化

C.BatchNormalization

D.Adam優(yōu)化器

5.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪個不是常用的方法？

A.自回歸語言模型

B.旋轉(zhuǎn)語言模型

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

6.在對抗性攻擊防御中，以下哪種方法不是常用的防御策略？

A.梯度掩碼

B.梯度反轉(zhuǎn)

C.梯度平滑

D.模型重構(gòu)

7.在模型量化技術(shù)中，以下哪種量化方法不會導(dǎo)致精度損失？

A.INT8量化

B.INT16量化

C.FP16量化

D.FP32量化

8.在知識蒸餾中，以下哪個不是教師模型和學(xué)生模型之間的相似度度量指標(biāo)？

A.KL散度

B.JS散度

C.決策邊界

D.精度

9.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪個不是常見的架構(gòu)模式？

A.云端中心

B.邊緣計算

C.端到端

D.集中式

10.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪種方法不是常用的策略？

A.負(fù)載均衡

B.緩存機制

C.讀寫分離

D.數(shù)據(jù)庫分片

11.在評估指標(biāo)體系中，以下哪個不是用于評估分類模型性能的指標(biāo)？

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.混淆矩陣

12.在異常檢測中，以下哪種算法不是常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？

A.K-means

B.DBSCAN

C.IsolationForest

D.Autoencoders

13.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪個不是隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)？

A.加密通信

B.混淆層

C.模型聚合

D.數(shù)據(jù)脫敏

14.在MoE模型中，以下哪個不是模型并行的一種實現(xiàn)方式？

A.模塊并行

B.樣本并行

C.參數(shù)并行

D.數(shù)據(jù)并行

15.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪個不是常用的文本生成模型？

A.GPT-3

B.BERT

C.XGBoost

D.LSTM

答案：

1.D

2.D

3.C

4.A

5.B

6.B

7.D

8.C

9.D

10.D

11.D

12.A

13.C

14.D

15.C

解析：

1.模型剪枝是一種模型壓縮技術(shù)，用于減少模型參數(shù)數(shù)量，但不是隱私保護(hù)技術(shù)。

2.點注意力機制不是Transformer模型中的注意力機制變體。

3.粒度并行可以減少模型并行訓(xùn)練中的通信開銷。

4.ReLU激活函數(shù)可以緩解梯度消失問題。

5.旋轉(zhuǎn)語言模型不是持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中常用的方法。

6.梯度反轉(zhuǎn)不是對抗性攻擊防御中的常用策略。

7.FP32量化不會導(dǎo)致精度損失。

8.決策邊界不是教師模型和學(xué)生模型之間的相似度度量指標(biāo)。

9.集中式不是云邊端協(xié)同部署中常見的架構(gòu)模式。

10.數(shù)據(jù)庫分片不是模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中常用的策略。

11.混淆矩陣不是用于評估分類模型性能的指標(biāo)。

12.K-means不是異常檢測中常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

13.模型聚合不是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)。

14.模塊并行不是MoE模型中模型并行的一種實現(xiàn)方式。

15.XGBoost不是AIGC內(nèi)容生成中常用的文本生成模型。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私保護(hù)技術(shù)？（多選）

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.零知識證明

D.模型聚合

E.數(shù)據(jù)脫敏

答案：ABCDE

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私保護(hù)技術(shù)包括差分隱私（A）、同態(tài)加密（B）、零知識證明（C）、模型聚合（D）和數(shù)據(jù)脫敏（E），這些技術(shù)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，同時進(jìn)行模型訓(xùn)練。

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以增強模型泛化能力？（多選）

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.自回歸語言模型

C.數(shù)據(jù)增強

D.無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

E.遷移學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，多任務(wù)學(xué)習(xí)（A）、自回歸語言模型（B）、數(shù)據(jù)增強（C）和無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（D）都可以增強模型的泛化能力，而遷移學(xué)習(xí)（E）通常用于特定任務(wù)的模型改進(jìn)。

3.以下哪些是模型并行策略？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.粒度并行

D.混合并行

E.流水線并行

答案：ABCD

解析：模型并行策略包括數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）、粒度并行（C）和混合并行（D），這些策略可以在分布式系統(tǒng)上加速模型訓(xùn)練過程。流水線并行（E）是數(shù)據(jù)并行的一種特殊形式。

4.在對抗性攻擊防御中，以下哪些技術(shù)可以增強模型魯棒性？（多選）

A.梯度掩碼

B.梯度反轉(zhuǎn)

C.梯度平滑

D.模型重構(gòu)

E.正則化

答案：ACD

解析：對抗性攻擊防御中，梯度掩碼（A）、梯度平滑（C）和模型重構(gòu)（D）可以增強模型魯棒性。梯度反轉(zhuǎn)（B）和正則化（E）雖然有助于模型訓(xùn)練，但不是專門針對對抗性攻擊的防御技術(shù)。

5.以下哪些是模型量化技術(shù)？（多選）

A.INT8量化

B.INT16量化

C.FP16量化

D.知識蒸餾

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABC

解析：模型量化技術(shù)包括INT8量化（A）、INT16量化（B）和FP16量化（C），這些技術(shù)通過減少模型參數(shù)的精度來減小模型大小和加速推理。知識蒸餾（D）和結(jié)構(gòu)剪枝（E）是模型壓縮技術(shù)，但不是量化技術(shù)。

6.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些是常見的架構(gòu)模式？（多選）

A.云端中心

B.邊緣計算

C.端到端

D.集中式

E.分布式

答案：ABC

解析：云邊端協(xié)同部署中的常見架構(gòu)模式包括云端中心（A）、邊緣計算（B）和端到端（C）。集中式（D）和分布式（E）雖然也是部署模式，但不是云邊端協(xié)同部署的典型模式。

7.以下哪些是評估指標(biāo)體系中的困惑度相關(guān)指標(biāo)？（多選）

A.懲罰項

B.交叉熵

C.精確率

D.召回率

E.F1分?jǐn)?shù)

答案：AB

解析：困惑度相關(guān)指標(biāo)包括懲罰項（A）和交叉熵（B），它們衡量模型預(yù)測的困惑程度。精確率（C）、召回率（D）和F1分?jǐn)?shù)（E）是評估分類模型性能的指標(biāo)，但與困惑度無直接關(guān)系。

8.在注意力機制變體中，以下哪些是Transformer模型中的注意力機制？（多選）

A.自注意力機制

B.交叉注意力機制

C.點注意力機制

D.局部注意力機制

E.窗口注意力機制

答案：AB

解析：Transformer模型中的注意力機制包括自注意力機制（A）和交叉注意力機制（B）。點注意力機制（C）、局部注意力機制（D）和窗口注意力機制（E）不是Transformer模型的標(biāo)準(zhǔn)注意力機制。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些是文本生成模型？（多選）

A.GPT-3

B.BERT

C.XGBoost

D.LSTM

E.RNN

答案：ABD

解析：AIGC內(nèi)容生成中的文本生成模型包括GPT-3（A）、BERT（B）和LSTM（D）。XGBoost（C）是用于回歸和分類的集成學(xué)習(xí)方法，RNN（E）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但不是專門的文本生成模型。

10.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些是常用的策略？（多選）

A.負(fù)載均衡

B.緩存機制

C.讀寫分離

D.數(shù)據(jù)庫分片

E.API限流

答案：ABCE

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中常用的策略包括負(fù)載均衡（A）、緩存機制（B）、讀寫分離（C）和API限流（E）。數(shù)據(jù)庫分片（D）通常用于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，與模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化關(guān)系不大。

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)中，通過___________來減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通常采用___________來持續(xù)提升模型性能。

答案：預(yù)訓(xùn)練模型

4.對抗性攻擊防御中，___________技術(shù)用于在訓(xùn)練過程中添加噪聲以增強模型魯棒性。

答案：對抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________通過減少模型參數(shù)精度來加速推理過程。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，___________并行將計算任務(wù)分配到不同設(shè)備上。

答案：計算并行

7.低精度推理中，___________量化方法將浮點數(shù)參數(shù)映射到較低精度的數(shù)值。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理大量計算密集型任務(wù)。

答案：云端中心

9.知識蒸餾中，___________用于將大模型的知識遷移到小模型。

答案：教師模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化將浮點數(shù)參數(shù)映射到8位整數(shù)。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝保留模型結(jié)構(gòu)完整性，不破壞網(wǎng)絡(luò)層。

答案：通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，通過___________來減少網(wǎng)絡(luò)計算量。

答案：稀疏激活

13.評估指標(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.模型魯棒性增強中，___________技術(shù)通過引入噪聲來訓(xùn)練模型。

答案：對抗訓(xùn)練

15.異常檢測中，___________用于檢測數(shù)據(jù)中的異常值。

答案：IsolationForest

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：數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量不是線性增長，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而指數(shù)級增長，因為每個設(shè)備都需要與所有其他設(shè)備通信以同步參數(shù)更新。這一現(xiàn)象在分布式系統(tǒng)中被稱為“通信爆炸”。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過增加模型參數(shù)來提升模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA通過降低模型參數(shù)的維度來實現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)，實際上減少了模型參數(shù)數(shù)量，而不是增加，以此來提高模型效率。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型不需要進(jìn)行微調(diào)即可應(yīng)用于特定任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型在應(yīng)用于特定任務(wù)之前通常需要進(jìn)行微調(diào)，以便模型能夠適應(yīng)特定任務(wù)的分布。

4.模型并行策略可以獨立于數(shù)據(jù)并行和計算并行進(jìn)行。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行通常需要與數(shù)據(jù)并行或計算并行結(jié)合使用，以優(yōu)化分布式系統(tǒng)中的模型訓(xùn)練過程。獨立于這些并行策略的模型并行很少使用。

5.低精度推理中，INT8量化會導(dǎo)致推理速度顯著提升，但會犧牲精度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.2節(jié)，INT8量化可以將模型參數(shù)和中間激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，從而顯著提高推理速度，盡管可能會犧牲一些精度。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算可以顯著減少云端的數(shù)據(jù)傳輸量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：邊緣計算通過在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)，減少了需要傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，從而降低了延遲和數(shù)據(jù)傳輸成本。

7.知識蒸餾中，教師模型和學(xué)生模型必須使用相同的架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識蒸餾過程中，教師模型和學(xué)生模型可以使用不同的架構(gòu)，只要教師模型擁有學(xué)生模型所需的知識。

8.模型量化（INT8/FP16）是提高模型推理速度和減少模型大小的唯一方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：除了模型量化，還有多種方法可以提高模型推理速度和減少模型大小，如模型剪枝、結(jié)構(gòu)化剪枝和知識蒸餾。

9.結(jié)構(gòu)剪枝通過刪除模型中的神經(jīng)元或通道來減少模型大小。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝是一種模型壓縮技術(shù)，通過刪除模型中的神經(jīng)元或通道來減少模型的大小和參數(shù)數(shù)量。

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，稀疏激活通過在激活函數(shù)中引入稀疏性來減少計算量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過在激活函數(shù)中引入稀疏性，使得網(wǎng)絡(luò)在大部分時間處于稀疏狀態(tài)，從而減少計算量。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機構(gòu)希望利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建一個用于風(fēng)險預(yù)測的模型，該模型需要能夠?qū)崟r處理大量交易數(shù)據(jù)，并對交易行為進(jìn)行實時監(jiān)控，以預(yù)防欺詐行為。由于交易數(shù)據(jù)量巨大且敏感，金融機構(gòu)要求模型在保護(hù)用戶隱私的同時，確保較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。

問題：針對上述需求，設(shè)計一個包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)、持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略和對抗性攻擊防御的機器學(xué)習(xí)解決方案，并說明如何實現(xiàn)和評估該解決方案。

問題定位：

1.需要保護(hù)用戶隱私，同時進(jìn)行模型訓(xùn)練。

2.模型需要具備實時處理能力，并對交易行為進(jìn)行實時監(jiān)控。

3.需要對抗欺詐行為，提高模型的魯棒性。

解決方案設(shè)計：

1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，如FederatedLearningFramework（FLF），實現(xiàn)分布式訓(xùn)練，保證用戶數(shù)據(jù)不離開本地設(shè)備。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略：使用預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT，通過持續(xù)預(yù)訓(xùn)練來適應(yīng)金融機構(gòu)的交易數(shù)據(jù)特征。

3.對抗性攻擊防御：在模型訓(xùn)練過程中引入對抗訓(xùn)練，提高模型對對抗樣本的魯棒性。

實現(xiàn)步驟：

1.使用FLF構(gòu)建聯(lián)邦學(xué)習(xí)環(huán)境，每個參與方部署本地模型和通信模塊。

2.使用BERT進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上微調(diào)以適應(yīng)交易數(shù)據(jù)。

3.集成對抗訓(xùn)練，定期對模型進(jìn)行對抗樣本攻擊，并更新模型參數(shù)。

評估指標(biāo)：

1.準(zhǔn)確率：評估模型對正常交易和欺詐交易分類的準(zhǔn)確性。

2.真陽性率（TPR）：評估模型檢測欺詐交易的