2025年智能投顧組合試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)是智能投顧算法中用于構(gòu)建個(gè)性化投資組合的關(guān)鍵？

A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法

B.大數(shù)據(jù)分析

C.量化交易模型

D.以上都是

2.在智能投顧系統(tǒng)中，用于評(píng)估投資組合表現(xiàn)的常用指標(biāo)是？

A.夏普比率

B.最大回撤

C.投資回報(bào)率

D.以上都是

3.智能投顧算法中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少模型過擬合的風(fēng)險(xiǎn)？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.正則化

C.交叉驗(yàn)證

D.以上都是

4.智能投顧系統(tǒng)中，如何處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以供模型分析？

A.文本挖掘

B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類

C.數(shù)據(jù)預(yù)處理

D.以上都是

5.以下哪種技術(shù)可以用于在智能投顧中實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制？

A.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型

B.VaR（ValueatRisk）模型

C.風(fēng)險(xiǎn)敞口分析

D.以上都是

6.在智能投顧算法中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)？

A.時(shí)間序列分析

B.聚類分析

C.回歸分析

D.以上都是

7.智能投顧系統(tǒng)中，如何處理投資組合的再平衡問題？

A.定期調(diào)整權(quán)重

B.動(dòng)態(tài)調(diào)整策略

C.基于市場(chǎng)變化自動(dòng)調(diào)整

D.以上都是

8.在智能投顧算法中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用于提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性？

A.特征工程

B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)

C.模型集成

D.以上都是

9.以下哪種技術(shù)可以幫助智能投顧算法理解用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好？

A.問卷調(diào)查

B.用戶行為分析

C.情感分析

D.以上都是

10.在智能投顧系統(tǒng)中，如何處理投資組合的多樣化問題？

A.分散投資

B.優(yōu)化投資組合

C.使用多元化策略

D.以上都是

11.智能投顧算法中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用于評(píng)估投資策略的長(zhǎng)期表現(xiàn)？

A.回測(cè)分析

B.模擬交易

C.實(shí)際交易記錄分析

D.以上都是

12.在智能投顧系統(tǒng)中，如何確保算法的公平性和透明度？

A.算法審計(jì)

B.模型解釋性

C.用戶反饋機(jī)制

D.以上都是

13.以下哪種技術(shù)可以用于智能投顧中的異常檢測(cè)？

A.監(jiān)控算法

B.預(yù)測(cè)模型

C.數(shù)據(jù)可視化

D.以上都是

14.在智能投顧算法中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用于提高模型的適應(yīng)性？

A.持續(xù)學(xué)習(xí)

B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

C.自適應(yīng)算法

D.以上都是

15.智能投顧系統(tǒng)中，如何確保算法的合規(guī)性？

A.法規(guī)遵循性檢查

B.風(fēng)險(xiǎn)控制

C.數(shù)據(jù)保護(hù)

D.以上都是

答案：

1.D

2.D

3.D

4.D

5.D

6.D

7.D

8.D

9.D

10.D

11.D

12.D

13.D

14.D

15.D

解析：

1.智能投顧算法通常結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析和量化交易模型來構(gòu)建個(gè)性化投資組合。

2.夏普比率、最大回撤和投資回報(bào)率都是評(píng)估投資組合表現(xiàn)的常用指標(biāo)。

3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化和交叉驗(yàn)證都是減少模型過擬合風(fēng)險(xiǎn)的有效方法。

4.文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)分類和數(shù)據(jù)預(yù)處理都是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。

5.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型、VaR模型和風(fēng)險(xiǎn)敞口分析都是智能投顧中用于風(fēng)險(xiǎn)控制的技術(shù)。

6.時(shí)間序列分析、聚類分析和回歸分析都是識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)的技術(shù)。

7.定期調(diào)整權(quán)重、動(dòng)態(tài)調(diào)整策略和基于市場(chǎng)變化自動(dòng)調(diào)整都是處理投資組合再平衡問題的方法。

8.特征工程、超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型集成都是提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的技術(shù)。

9.問卷調(diào)查、用戶行為分析和情感分析都是幫助智能投顧算法理解用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的技術(shù)。

10.分散投資、優(yōu)化投資組合和使用多元化策略都是處理投資組合多樣化問題的方法。

11.回測(cè)分析、模擬交易和實(shí)際交易記錄分析都是評(píng)估投資策略長(zhǎng)期表現(xiàn)的技術(shù)。

12.算法審計(jì)、模型解釋性和用戶反饋機(jī)制都是確保算法公平性和透明度的技術(shù)。

13.監(jiān)控算法、預(yù)測(cè)模型和數(shù)據(jù)可視化都是智能投顧中的異常檢測(cè)技術(shù)。

14.持續(xù)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法都是提高模型適應(yīng)性的技術(shù)。

15.法規(guī)遵循性檢查、風(fēng)險(xiǎn)控制和數(shù)據(jù)保護(hù)都是確保算法合規(guī)性的技術(shù)。

二、多選題（共10題）

1.智能投顧算法中，用于提高模型性能的關(guān)鍵技術(shù)包括？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ABDE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以增強(qiáng)模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解，特征工程自動(dòng)化（B）可以提高特征的質(zhì)量，異常檢測(cè)（C）有助于識(shí)別潛在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（D）能夠減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本，模型魯棒性增強(qiáng)（E）使模型在面對(duì)不確定數(shù)據(jù)時(shí)更加穩(wěn)定。

2.在智能投顧系統(tǒng)的開發(fā)過程中，與數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)相關(guān)的技術(shù)有？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABCE

解析：云邊端協(xié)同部署（A）可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的分布式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（B）在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，隱私保護(hù)技術(shù)（C）直接用于數(shù)據(jù)加密和訪問控制，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）在訓(xùn)練過程中保護(hù)數(shù)據(jù)不被泄露。模型量化（INT8/FP16）雖然可以降低模型復(fù)雜度，但不是直接關(guān)聯(lián)到數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的技術(shù)。

3.在智能投顧算法中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.模型并行策略

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加快訓(xùn)練速度，參數(shù)高效微調(diào)（B）可以在有限資源下優(yōu)化模型性能，模型并行策略（C）可以擴(kuò)展模型訓(xùn)練到更多硬件上，評(píng)估指標(biāo)體系（E）可以幫助調(diào)整模型參數(shù)。神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）雖然可以用于找到更優(yōu)的模型架構(gòu)，但它不是直接用于優(yōu)化模型訓(xùn)練的技術(shù)。

4.智能投顧系統(tǒng)中，用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)包括？（多選）

A.圖文檢索

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：圖文檢索（A）、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（C）和AIGC內(nèi)容生成（D）都是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。知識(shí)蒸餾（E）主要是用于模型壓縮和知識(shí)轉(zhuǎn)移，與處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不直接相關(guān)。

5.智能投顧算法中，用于提高模型可解釋性的技術(shù)有？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助理解模型決策過程，可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（B）提供了解釋模型決策的實(shí)例，算法透明度評(píng)估（C）確保模型決策過程的可追溯性，模型公平性度量（D）評(píng)估模型對(duì)不同群體的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化（E）提供了一種直觀的方式來查看模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

6.在智能投顧系統(tǒng)中，用于提高模型效率的技術(shù)包括？（多選）

A.低精度推理

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.推理加速技術(shù)

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：低精度推理（A）可以減少計(jì)算資源消耗，結(jié)構(gòu)剪枝（B）可以移除模型中不重要的部分，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（C）可以降低模型復(fù)雜性，推理加速技術(shù)（D）可以提升模型推理速度，云邊端協(xié)同部署（E）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的效率。

7.智能投顧算法中，用于提高模型準(zhǔn)確性的技術(shù)有？（多選）

A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.模型量化（INT8/FP16）

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：ABDE

解析：集成學(xué)習(xí)（A）通過結(jié)合多個(gè)模型來提高準(zhǔn)確性，特征工程自動(dòng)化（B）可以生成更有效的特征，異常檢測(cè)（C）可以識(shí)別和排除異常數(shù)據(jù)，模型量化（D）可以降低模型復(fù)雜度而不顯著降低準(zhǔn)確率，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）可以提高模型泛化能力。

8.智能投顧系統(tǒng)的部署和運(yùn)維中，與容器化相關(guān)的技術(shù)包括？（多選）

A.Docker

B.K8s

C.CI/CD流程

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.模型線上監(jiān)控

答案：ABCD

解析：Docker（A）和K8s（B）是容器化技術(shù)的代表，CI/CD流程（C）確保自動(dòng)化構(gòu)建和部署，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）用于提升容器化環(huán)境下的性能，模型線上監(jiān)控（E）確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

9.在智能投顧算法中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化決策過程？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.梯度消失問題解決

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ABDE

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助模型集中關(guān)注重要信息，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（B）可以提高模型處理能力，梯度消失問題解決（C）使模型能夠?qū)W習(xí)更深的層次，優(yōu)化器對(duì)比（D）選擇最適合的優(yōu)化算法，神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）尋找更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)。

10.智能投顧系統(tǒng)中，用于評(píng)估和監(jiān)控模型性能的技術(shù)有？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.算法透明度評(píng)估

C.模型公平性度量

D.模型線上監(jiān)控

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABCD

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（A）確保系統(tǒng)在高負(fù)載下的穩(wěn)定性，算法透明度評(píng)估（B）提供模型決策的透明性，模型公平性度量（C）評(píng)估模型對(duì)不同群體的影響，模型線上監(jiān)控（D）確保模型性能的持續(xù)監(jiān)控。數(shù)據(jù)融合算法（E）主要用于處理多源數(shù)據(jù)，不是直接用于評(píng)估和監(jiān)控模型性能的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.智能投顧算法中，用于優(yōu)化模型參數(shù)的常用技術(shù)是___________。

答案：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過___________來提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

答案：微調(diào)

3.模型壓縮技術(shù)中，通過___________來減少模型參數(shù)數(shù)量，從而降低模型大小。

答案：模型量化（INT8/FP16）

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)中，一種常用的防御方法是___________。

答案：對(duì)抗樣本生成

5.推理加速技術(shù)中，通過___________來提高模型的推理速度。

答案：低精度推理

6.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理離線計(jì)算和存儲(chǔ)任務(wù)。

答案：云端

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，通過___________將知識(shí)從大模型遷移到小模型。

答案：知識(shí)轉(zhuǎn)移

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過___________來移除模型中不重要的連接或神經(jīng)元。

答案：剪枝

9.評(píng)估指標(biāo)體系中，用于衡量模型在分類任務(wù)上表現(xiàn)的是___________。

答案：準(zhǔn)確率

10.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，通過___________來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

11.特征工程自動(dòng)化中，一種常用的技術(shù)是___________。

答案：自動(dòng)特征選擇

12.異常檢測(cè)中，一種常用的算法是___________。

答案：IsolationForest

13.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，通過___________來搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

14.數(shù)據(jù)融合算法中，一種常用的技術(shù)是___________。

答案：加權(quán)平均

15.智能投顧算法中，用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)是___________。

答案：自然語言處理（NLP）

四、判斷題（共10題）

1.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，LoRA和QLoRA是兩種不同的參數(shù)高效微調(diào)方法。

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)的方法，但它們?cè)趯?shí)現(xiàn)上有所不同，QLoRA對(duì)參數(shù)進(jìn)行了量化處理，以減少模型大小和計(jì)算量。

2.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算主要負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：邊緣計(jì)算位于云和端設(shè)備之間，主要負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)等，以減少延遲和提高響應(yīng)速度。

3.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，教師模型和學(xué)生模型的損失函數(shù)應(yīng)該完全相同。

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5.2節(jié)，教師模型和學(xué)生模型的損失函數(shù)通常不同，教師模型使用原始損失函數(shù)，而學(xué)生模型可能使用軟標(biāo)簽損失函數(shù)。

4.模型量化（INT8/FP16）過程中，INT8量化會(huì)導(dǎo)致模型精度損失。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：INT8量化將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)，這可能導(dǎo)致精度損失，但可以通過量化感知訓(xùn)練等技術(shù)來減少損失。

5.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，剪枝過程不會(huì)影響模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝過程中，由于需要重新訓(xùn)練剪枝后的模型，因此會(huì)增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。

6.評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率是衡量模型在回歸任務(wù)上表現(xiàn)的最佳指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：準(zhǔn)確率在分類任務(wù)中是一個(gè)有用的指標(biāo)，但在回歸任務(wù)中，通常使用均方誤差（MSE）或均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)來衡量模型性能。

7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，差分隱私是確保模型訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)隱私的最佳方法。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：差分隱私是一種廣泛使用的隱私保護(hù)技術(shù)，它通過添加噪聲來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保持模型訓(xùn)練的有效性。

8.特征工程自動(dòng)化中，自動(dòng)特征選擇可以完全替代人工特征工程。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：自動(dòng)特征選擇可以輔助人工特征工程，但不能完全替代，因?yàn)橐恍┨卣骺赡苄枰鶕?jù)業(yè)務(wù)知識(shí)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇。

9.異常檢測(cè)中，IsolationForest算法可以同時(shí)檢測(cè)高維數(shù)據(jù)中的異常和噪聲。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：IsolationForest算法是一種基于隔離的異常檢測(cè)算法，特別適用于高維數(shù)據(jù)，可以同時(shí)檢測(cè)異常和噪聲。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是唯一一種用于搜索最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是NAS中的一種方法，但不是唯一方法，其他方法包括基于進(jìn)化算法、遺傳算法和貝葉斯優(yōu)化等。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融科技公司計(jì)劃開發(fā)一款智能投顧應(yīng)用，旨在為用戶提供個(gè)性化的投資建議。公司擁有大量歷史投資數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，并計(jì)劃使用深度學(xué)習(xí)模型來分析這些數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和投資組合表現(xiàn)。然而，在模型訓(xùn)練和部署過程中，公司面臨以下挑戰(zhàn)：

-模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量巨大，需要高效的訓(xùn)練框架。

-模型參數(shù)眾多，需要通過參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)來優(yōu)化模型性能。

-模型部署在移動(dòng)設(shè)備上時(shí)，需要考慮模型大小和推理速度。

-需要確保模型在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)遵守隱私保護(hù)規(guī)定。

問題：針對(duì)上述挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)一個(gè)智能投顧模型的開發(fā)與部署方案，并詳細(xì)說明技術(shù)選型和實(shí)施步驟。

案例2.一家醫(yī)療影像分析公司正在開發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在幫助醫(yī)生快速識(shí)別和診斷疾病，提高診斷準(zhǔn)確率。公司已經(jīng)收集了大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并計(jì)劃使用深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行圖像分析。然而，在模型訓(xùn)練和部署過程中，公司面臨以下挑戰(zhàn)：

-醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)具有高維度和高噪聲特性，需要有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取技術(shù)。

-模型需要具備高魯棒性，能夠處理不同質(zhì)量、不同類型的醫(yī)學(xué)影像。

-模型部署需要考慮到醫(yī)療設(shè)備的環(huán)境和性能限制。

-需要確保模型輸出的可解釋性，以便醫(yī)生能夠理解模型的診斷結(jié)果。

問題：針對(duì)上述挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)一個(gè)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)的模型開發(fā)與部署方案，并詳細(xì)說明技術(shù)選型和實(shí)施步驟。

案例1：

問題定位：

1.需要高效的分布式訓(xùn)練框架來處理大量數(shù)據(jù)。

2.需要參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)來優(yōu)化模型性能。

3.需要模型量化技術(shù)來減小模型大小和加速推理。

4.需要聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

解決方案對(duì)比：

1.分布式訓(xùn)練框架：

-實(shí)施步驟：

1.選擇PyTorch或TensorFlow等支持分布式訓(xùn)練的框架。

2.使用GPU集群進(jìn)行數(shù)據(jù)并行和模型并行訓(xùn)練。

-效果：訓(xùn)練速度提高，資源利用率高。

-實(shí)施難度：中。

2.參數(shù)高效微調(diào)：

-實(shí)施步驟：

1.使用LoRA或QLoRA進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)。

2.在預(yù)訓(xùn)練模型上微調(diào)以適應(yīng)特定任務(wù)。

-效果：模型性能優(yōu)化，計(jì)算效率提高。

-實(shí)施難度：中。

3.模型量化：

-實(shí)施步驟：

1.使用INT8量化減少模型大小。