2025年智能電商評論情感分析試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪種方法常用于智能電商評論情感分析中，以減少數(shù)據(jù)不平衡問題？

A.數(shù)據(jù)重采樣

B.特征工程

C.模型正則化

D.數(shù)據(jù)增強

答案：A

解析：數(shù)據(jù)重采樣是一種常用的解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，通過增加少數(shù)類的樣本或減少多數(shù)類的樣本數(shù)量，使得模型訓(xùn)練時能夠更加關(guān)注少數(shù)類樣本，提高模型的泛化能力。參考《智能數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)》2025年版第5章。

2.在智能電商評論情感分析中，以下哪種評估指標(biāo)體系最常用來衡量模型的準(zhǔn)確性？

A.精確率（Precision）

B.召回率（Recall）

C.F1分?jǐn)?shù)（F1Score）

D.AUC（AreaUnderCurve）

答案：C

解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它能夠平衡模型對正負(fù)樣本的預(yù)測能力，常用于智能電商評論情感分析中評估模型的準(zhǔn)確性。參考《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實踐》2025年版第8章。

3.以下哪種技術(shù)可用于在智能電商評論情感分析中提高模型的魯棒性？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識蒸餾

C.異常檢測

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

答案：B

解析：知識蒸餾是一種將大模型的知識遷移到小模型的技術(shù)，可以降低小模型的過擬合風(fēng)險，提高其魯棒性。在智能電商評論情感分析中，通過知識蒸餾，可以將大模型的泛化能力遷移到小模型，提高模型的魯棒性。參考《深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)》2025年版第7章。

4.在智能電商評論情感分析中，以下哪種方法可以自動進(jìn)行特征工程？

A.模型并行策略

B.特征選擇

C.特征嵌入

D.特征工程自動化

答案：D

解析：特征工程自動化是指使用自動化的工具和算法來選擇和構(gòu)造特征，減少人工干預(yù)，提高特征工程效率。在智能電商評論情感分析中，特征工程自動化可以幫助自動發(fā)現(xiàn)有用的特征，提高模型的性能。參考《自動化機器學(xué)習(xí)》2025年版第4章。

5.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中實現(xiàn)低延遲推理？

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.云邊端協(xié)同部署

D.梯度消失問題解決

答案：A

解析：低精度推理通過使用低精度（如INT8）進(jìn)行計算，可以減少計算量，從而實現(xiàn)低延遲推理。在智能電商評論情感分析中，低精度推理可以幫助提高模型的推理速度，滿足實時性要求。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025年版第2.2節(jié)。

6.在智能電商評論情感分析中，以下哪種技術(shù)可以用于減少模型復(fù)雜度？

A.知識蒸餾

B.模型壓縮

C.特征選擇

D.模型并行策略

答案：B

解析：模型壓縮通過減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜度，可以降低模型的存儲需求和計算資源消耗。在智能電商評論情感分析中，模型壓縮有助于減少模型的復(fù)雜度，提高模型的效率。參考《深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速》2025年版第3章。

7.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中檢測模型的偏見？

A.偏見檢測

B.數(shù)據(jù)清洗

C.特征工程

D.模型正則化

答案：A

解析：偏見檢測技術(shù)可以識別和評估模型在決策過程中是否存在不公平的偏見。在智能電商評論情感分析中，偏見檢測有助于確保模型輸出的公平性和公正性。參考《AI倫理與偏見檢測》2025年版第6章。

8.在智能電商評論情感分析中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程？

A.梯度消失問題解決

B.對抗性攻擊防御

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.分布式訓(xùn)練框架

答案：D

解析：分布式訓(xùn)練框架可以將大規(guī)模的模型訓(xùn)練任務(wù)分布到多個計算節(jié)點上，提高訓(xùn)練效率。在智能電商評論情感分析中，分布式訓(xùn)練框架有助于快速完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練。參考《分布式計算與大數(shù)據(jù)處理》2025年版第4章。

9.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中實現(xiàn)實時反饋？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.主動學(xué)習(xí)策略

D.數(shù)據(jù)增強方法

答案：C

解析：主動學(xué)習(xí)策略允許模型根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)集中未標(biāo)記樣本的預(yù)測不確定性來選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注。在智能電商評論情感分析中，主動學(xué)習(xí)策略可以實現(xiàn)實時反饋，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。參考《主動學(xué)習(xí)理論與實踐》2025年版第5章。

10.在智能電商評論情感分析中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.模型量化

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

答案：B

解析：知識蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識遷移到小模型，提高小模型的泛化能力。在智能電商評論情感分析中，通過知識蒸餾，可以降低模型的復(fù)雜度，同時保持較高的性能。參考《深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)》2025年版第7章。

11.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中處理長文本數(shù)據(jù)？

A.語義分割

B.詞嵌入

C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.Transformer模型

答案：D

解析：Transformer模型是一種基于自注意力機制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠有效處理長文本數(shù)據(jù)，特別適用于智能電商評論情感分析等自然語言處理任務(wù)。參考《自然語言處理與深度學(xué)習(xí)》2025年版第8章。

12.在智能電商評論情感分析中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化模型推理速度？

A.模型量化

B.知識蒸餾

C.模型并行策略

D.云邊端協(xié)同部署

答案：A

解析：模型量化通過將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度（如INT8），可以減少模型推理的計算量和存儲需求，從而優(yōu)化模型推理速度。在智能電商評論情感分析中，模型量化有助于提高模型的推理效率。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025年版第2.3節(jié)。

13.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中實現(xiàn)模型的可解釋性？

A.注意力機制可視化

B.梯度可視化

C.模型解釋器

D.模型正則化

答案：A

解析：注意力機制可視化技術(shù)可以展示模型在處理輸入數(shù)據(jù)時，哪些部分對預(yù)測結(jié)果有更大的影響，從而提高模型的可解釋性。在智能電商評論情感分析中，注意力機制可視化有助于理解模型的決策過程。參考《可解釋人工智能》2025年版第5章。

14.在智能電商評論情感分析中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的公平性？

A.模型正則化

B.偏見檢測

C.特征選擇

D.模型解釋器

答案：B

解析：偏見檢測技術(shù)可以識別和評估模型在決策過程中是否存在不公平的偏見，從而提高模型的公平性。在智能電商評論情感分析中，偏見檢測有助于確保模型輸出的公平性和公正性。參考《AI倫理與偏見檢測》2025年版第6章。

15.以下哪種技術(shù)可以用于在智能電商評論情感分析中實現(xiàn)模型的安全防護？

A.模型加密

B.模型混淆

C.模型剪枝

D.模型封裝

答案：A

解析：模型加密技術(shù)可以保護模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)，防止模型被非法復(fù)制和篡改，從而實現(xiàn)模型的安全防護。在智能電商評論情感分析中，模型加密有助于保護模型的知識產(chǎn)權(quán)和安全。參考《人工智能安全與隱私保護》2025年版第4章。

二、多選題（共10題）

1.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識蒸餾

C.異常檢測

D.模型正則化

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護

答案：ABDE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）通過移除不重要的神經(jīng)元或連接來減少模型復(fù)雜度，知識蒸餾（B）通過遷移大模型的特性到小模型來提高魯棒性，異常檢測（C）可以幫助模型識別和忽略噪聲數(shù)據(jù)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護（E）確保模型訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)隱私。模型正則化（D）雖然也能提高魯棒性，但不是專門針對情感分析任務(wù)。

2.以下哪些技術(shù)可以用于智能電商評論情感分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理？（多選）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征工程

C.數(shù)據(jù)增強

D.異常檢測

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)清洗（A）用于處理缺失值、重復(fù)值等問題，特征工程（B）用于提取和構(gòu)造有助于模型學(xué)習(xí)的特征，數(shù)據(jù)增強（C）通過變換數(shù)據(jù)來增加模型的泛化能力，異常檢測（D）用于識別和排除異常數(shù)據(jù)。云邊端協(xié)同部署（E）更多涉及模型部署，不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分。

3.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于模型評估？（多選）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

E.模型量化

答案：ABCD

解析：精確率（A）、召回率（B）、F1分?jǐn)?shù)（C）和AUC（D）是常用的模型評估指標(biāo)，用于衡量模型在情感分析任務(wù)中的性能。模型量化（E）是一種優(yōu)化技術(shù)，用于提高模型推理效率，不是評估技術(shù)。

4.以下哪些技術(shù)可以用于提高智能電商評論情感分析模型的推理速度？（多選）

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.知識蒸餾

D.模型壓縮

E.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

答案：ABCD

解析：低精度推理（A）通過使用低精度數(shù)值減少計算量，模型并行策略（B）通過在多個處理器上同時執(zhí)行模型來加速推理，知識蒸餾（C）將大模型的知識遷移到小模型，模型壓縮（D）減少模型復(fù)雜度。持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（E）主要用于模型訓(xùn)練階段，不是直接用于推理速度提升。

5.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于處理文本數(shù)據(jù)？（多選）

A.詞嵌入

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.Transformer模型

D.圖文檢索

E.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：ABC

解析：詞嵌入（A）用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）用于處理序列數(shù)據(jù)，Transformer模型（C）在自然語言處理中廣泛應(yīng)用。圖文檢索（D）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（E）更多用于結(jié)合文本和圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)，不是直接處理文本數(shù)據(jù)的技術(shù)。

6.以下哪些技術(shù)可以用于智能電商評論情感分析中的模型解釋性？（多選）

A.注意力機制可視化

B.梯度可視化

C.模型解釋器

D.知識蒸餾

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABC

解析：注意力機制可視化（A）、梯度可視化（B）和模型解釋器（C）可以幫助理解模型的決策過程，提高模型的可解釋性。知識蒸餾（D）和結(jié)構(gòu)剪枝（E）更多用于模型優(yōu)化，不是直接用于提高模型解釋性的技術(shù)。

7.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于處理長文本數(shù)據(jù)？（多選）

A.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.Transformer模型

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

E.模型量化

答案：AC

解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A）和Transformer模型（C）都是處理長文本數(shù)據(jù)的常用技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）通常用于圖像處理，神經(jīng)架構(gòu)搜索（D）用于尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型量化（E）用于優(yōu)化模型推理效率。

8.以下哪些技術(shù)可以用于智能電商評論情感分析中的模型部署？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.容器化部署

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

E.持續(xù)集成和持續(xù)部署（CI/CD）

答案：ABCDE

解析：云邊端協(xié)同部署（A）、容器化部署（B）、模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（C）、API調(diào)用規(guī)范（D）和持續(xù)集成和持續(xù)部署（CI/CD）（E）都是模型部署的重要技術(shù)，確保模型可以高效、安全地運行在生產(chǎn)環(huán)境中。

9.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題？（多選）

A.數(shù)據(jù)重采樣

B.特征工程

C.模型正則化

D.異常檢測

E.模型并行策略

答案：AB

解析：數(shù)據(jù)重采樣（A）通過調(diào)整樣本數(shù)量來處理數(shù)據(jù)不平衡，特征工程（B）通過構(gòu)造新的特征或選擇有用的特征來提高模型對少數(shù)類的識別能力。模型正則化（C）和異常檢測（D）不是直接針對數(shù)據(jù)不平衡問題的技術(shù)，模型并行策略（E）用于加速模型訓(xùn)練。

10.在智能電商評論情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于處理多標(biāo)簽標(biāo)注數(shù)據(jù)？（多選）

A.多標(biāo)簽分類

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.主動學(xué)習(xí)策略

D.特征選擇

E.數(shù)據(jù)增強

答案：ABCD

解析：多標(biāo)簽分類（A）用于處理每個樣本可以屬于多個類別的任務(wù)，多標(biāo)簽標(biāo)注流程（B）用于指導(dǎo)標(biāo)注過程，主動學(xué)習(xí)策略（C）可以減少標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求，特征選擇（D）有助于提高模型在多標(biāo)簽任務(wù)中的性能。數(shù)據(jù)增強（E）更多用于增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，不是專門針對多標(biāo)簽標(biāo)注數(shù)據(jù)的處理技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.在智能電商評論情感分析中，為了提高模型訓(xùn)練效率，通常會采用___________技術(shù)來分散計算任務(wù)。

答案：分布式訓(xùn)練框架

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA和QLoRA分別代表___________和___________。

答案：Low-RankAdaptationQLoRA

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過在特定領(lǐng)域上繼續(xù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，可以提升模型在___________任務(wù)上的性能。

答案：特定領(lǐng)域

4.對抗性攻擊防御技術(shù)旨在提高模型對___________攻擊的抵抗力。

答案：對抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，___________通過減少模型參數(shù)的精度來提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略通過將模型的不同部分分布到多個設(shè)備上，以___________的方式加速模型推理。

答案：并行計算

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和計算。

答案：云端

8.知識蒸餾技術(shù)通過將大模型的知識遷移到小模型，從而實現(xiàn)___________。

答案：模型壓縮

9.模型量化技術(shù)中，INT8和FP16分別代表___________和___________量化。

答案：整數(shù)8位浮點數(shù)16位浮點數(shù)

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過移除模型中不重要的___________來減少模型復(fù)雜度。

答案：連接或神經(jīng)元

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，通過降低網(wǎng)絡(luò)中激活值的___________來提高模型效率。

答案：密度

12.評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對正負(fù)樣本的預(yù)測能力。

答案：F1分?jǐn)?shù)

13.倫理安全風(fēng)險中，___________是確保模型決策過程公平性的重要措施。

答案：偏見檢測

14.特征工程自動化技術(shù)通過___________來自動選擇和構(gòu)造特征。

答案：算法和工具

15.異常檢測技術(shù)用于識別數(shù)據(jù)集中的___________，以防止模型受到噪聲數(shù)據(jù)的影響。

答案：異常值

四、判斷題（共10題）

1.在智能電商評論情感分析中，LoRA和QLoRA都是通過參數(shù)高效微調(diào)來減少模型復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）都是參數(shù)高效微調(diào)的技術(shù)，通過引入低秩矩陣來減少模型參數(shù)，從而降低模型復(fù)雜度，提高推理效率。參考《深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速》2025年版第5章。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高模型在所有領(lǐng)域上的性能，無需特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略雖然可以提高模型在特定領(lǐng)域上的性能，但并不能保證在所有領(lǐng)域上都能達(dá)到最佳效果。模型性能的提高往往依賴于領(lǐng)域數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。參考《預(yù)訓(xùn)練語言模型綜述》2025年版第3章。

3.對抗性攻擊防御技術(shù)能夠完全防止對抗樣本對模型的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著降低對抗樣本對模型的影響，但無法完全防止對抗樣本的攻擊。防御技術(shù)的效果取決于攻擊者和防御技術(shù)的具體實現(xiàn)。參考《對抗樣本防御技術(shù)綜述》2025年版第2章。

4.低精度推理技術(shù)只會降低模型的準(zhǔn)確性，而不會影響推理速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：低精度推理技術(shù)不僅可以通過減少計算量來提高推理速度，而且在很多情況下，低精度計算并不會顯著降低模型的準(zhǔn)確性。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025年版第2.1節(jié)。

5.云邊端協(xié)同部署可以完全解決數(shù)據(jù)傳輸和計算延遲的問題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計算過程，但無法完全消除數(shù)據(jù)傳輸和計算延遲的問題。延遲問題受到網(wǎng)絡(luò)帶寬、設(shè)備性能等因素的影響。參考《云計算與邊緣計算》2025年版第4章。

6.知識蒸餾技術(shù)只能應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練模型到小模型的遷移。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識蒸餾技術(shù)不僅適用于預(yù)訓(xùn)練模型到小模型的遷移，也可以用于將大模型的知識遷移到其他規(guī)?；蚪Y(jié)構(gòu)的模型中。參考《深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速》2025年版第6章。

7.模型量化技術(shù)可以通過降低模型參數(shù)的精度來減少模型的存儲空間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型量化技術(shù)將模型的參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，如INT8或FP16，可以顯著減少模型的存儲空間和內(nèi)存占用。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025年版第1.2節(jié)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過移除模型中的冗余連接來提高模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過移除模型中的不必要連接或神經(jīng)元來降低模型復(fù)雜度，同時保持模型的功能性，從而提高模型的泛化能力。參考《深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速》2025年版第3章。

9.異常檢測技術(shù)可以完全避免數(shù)據(jù)集中異常值對模型的影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：異常檢測技術(shù)可以幫助識別數(shù)據(jù)集中的異常值，但無法完全避免異常值對模型的影響。模型的魯棒性需要通過其他技術(shù)來增強。參考《異常檢測技術(shù)綜述》2025年版第2章。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護技術(shù)可以保證訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)的絕對隱私。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護技術(shù)旨在保護用戶數(shù)據(jù)的隱私，但無法保證數(shù)據(jù)的絕對隱私。保護措施可能會在某種程度上影響模型的訓(xùn)練效果。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)綜述》2025年版第4章。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某電商平臺為了提升用戶體驗，計劃在用戶瀏覽商品時實時展示商品評論的情感分析結(jié)果。該平臺已收集了數(shù)百萬條商品評論數(shù)據(jù)，并計劃使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行情感分析。以下是該平臺在模型訓(xùn)練和部署過程中遇到的問題：

問題：針對以下問題，提出解決方案并分析實施步驟。

1.如何處理大規(guī)模評論數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，以減少訓(xùn)練時間？

2.如何確保模型在部署到邊緣設(shè)備后，能夠?qū)崟r處理用戶請求并保持較低的延遲？

3.如何在保證模型性能的同時，確保用戶評論的隱私安全？

問題1：處理大規(guī)模評論數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練

-實施步驟：

1.采用分布式訓(xùn)練框架，將數(shù)據(jù)集分散到多個節(jié)點上進(jìn)行并行訓(xùn)練。

2.使用模型并行策略，將模型的不同部分部署到不同的GPU上，提高并行度。

3.應(yīng)用低精度推理技術(shù)，如INT8量化，減少計算量。

-效果：通過分布式訓(xùn)練和模型并行，可以顯著減少訓(xùn)練時間，同時低精度推理可以進(jìn)一步加快訓(xùn)練速度。

問題2：確保模型實時處理用戶請求并保持較低的延遲

-實施步驟：

1.使用云邊端協(xié)同部署，將模型部署在云端，通過邊緣設(shè)備收集特征，并將特征上傳到云端進(jìn)行推理。

2.應(yīng)用知識蒸餾技術(shù)，將大型預(yù)訓(xùn)練模型的知識遷移到輕量級模型，以減少推理時間。

3.優(yōu)化模型架構(gòu)，如使用Transformer變體（BERT/GPT），以提高模型效率。

-效果：通過云邊端協(xié)同部署和知識蒸餾，可以實現(xiàn)實時推理，同時優(yōu)化模型架構(gòu)