2025年生成式AI廣告創(chuàng)意相關(guān)性測(cè)試卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪個(gè)技術(shù)可以顯著提升文本生成的多樣性？

A.知識(shí)蒸餾

B.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.注意力機(jī)制變體

D.Transformer變體（BERT/GPT）

答案：C

解析：注意力機(jī)制變體，如自注意力機(jī)制，可以提升生成文本的多樣性，使得模型能夠更好地關(guān)注不同的文本特征，參考《注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用》2025版5.2節(jié)。

2.在進(jìn)行AIGC內(nèi)容生成時(shí)，以下哪種技術(shù)有助于提高圖像生成的清晰度？

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.圖像超分辨率技術(shù)

C.生成內(nèi)容溯源

D.腦機(jī)接口算法

答案：B

解析：圖像超分辨率技術(shù)可以提升低分辨率圖像到高分辨率圖像，從而提高圖像生成的清晰度，參考《圖像超分辨率技術(shù)綜述》2025版3.1節(jié)。

3.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種方法可以有效防止模型生成歧視性?xún)?nèi)容？

A.內(nèi)容安全過(guò)濾

B.知識(shí)蒸餾

C.模型公平性度量

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：A

解析：內(nèi)容安全過(guò)濾可以通過(guò)設(shè)置規(guī)則和篩選機(jī)制，防止模型生成違反倫理和道德規(guī)范的內(nèi)容，參考《內(nèi)容安全過(guò)濾技術(shù)指南》2025版4.3節(jié)。

4.以下哪種技術(shù)可以幫助在低資源環(huán)境中部署生成式AI廣告創(chuàng)意？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.GPU集群性能優(yōu)化

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：A

解析：模型量化可以將模型參數(shù)從高精度格式轉(zhuǎn)換為低精度格式，從而減少模型大小，適合在低資源環(huán)境中部署，參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.1節(jié)。

5.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種方法有助于提高文本的流暢性和連貫性？

A.生成內(nèi)容溯源

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.注意力機(jī)制變體

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：C

解析：注意力機(jī)制變體可以使得模型更專(zhuān)注于文本的關(guān)鍵部分，提高生成的文本流暢性和連貫性，參考《注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用》2025版5.3節(jié)。

6.以下哪種技術(shù)可以提升生成式AI廣告創(chuàng)意的個(gè)性化推薦效果？

A.異常檢測(cè)

B.個(gè)性化教育推薦

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：B

解析：個(gè)性化教育推薦技術(shù)可以基于用戶(hù)歷史數(shù)據(jù)和行為模式，生成符合用戶(hù)偏好的廣告創(chuàng)意，提升個(gè)性化推薦效果，參考《個(gè)性化推薦系統(tǒng)技術(shù)綜述》2025版3.2節(jié)。

7.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種方法可以降低模型的訓(xùn)練成本？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.模型量化（INT8/FP16）

D.分布式訓(xùn)練框架

答案：C

解析：模型量化技術(shù)可以通過(guò)將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式來(lái)降低模型大小和訓(xùn)練成本，參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.2節(jié)。

8.以下哪種技術(shù)可以提升生成式AI廣告創(chuàng)意的圖像質(zhì)量？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.圖像超分辨率技術(shù)

答案：D

解析：圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，從而提升圖像質(zhì)量，參考《圖像超分辨率技術(shù)綜述》2025版3.2節(jié)。

9.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種方法可以有效解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.知識(shí)蒸餾

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以通過(guò)多種方式擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)，緩解數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題，提高模型的泛化能力，參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)。

10.以下哪種技術(shù)可以幫助優(yōu)化生成式AI廣告創(chuàng)意的模型性能？

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.低精度推理

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：B

解析：優(yōu)化器如Adam和SGD可以調(diào)整模型的參數(shù)，優(yōu)化模型性能，Adam在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更佳，參考《優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

11.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種技術(shù)可以提升模型生成圖像的創(chuàng)意性？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.圖像超分辨率技術(shù)

答案：B

解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練，可以生成具有較高創(chuàng)意性的圖像，參考《生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中的應(yīng)用》2025版4.3節(jié)。

12.以下哪種技術(shù)可以幫助評(píng)估生成式AI廣告創(chuàng)意的質(zhì)量？

A.模型公平性度量

B.注意力可視化

C.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

D.梯度消失問(wèn)題解決

答案：C

解析：質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)如BLEU、ROUGE等可以用來(lái)評(píng)估生成文本的質(zhì)量，對(duì)于廣告創(chuàng)意的質(zhì)量評(píng)估也適用，參考《生成文本質(zhì)量評(píng)估方法》2025版3.1節(jié)。

13.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種技術(shù)可以幫助保護(hù)用戶(hù)隱私？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.生成內(nèi)容溯源

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：B

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而保護(hù)用戶(hù)隱私，參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)綜述》2025版4.2節(jié)。

14.以下哪種技術(shù)可以提升生成式AI廣告創(chuàng)意的實(shí)時(shí)生成能力？

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：D

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以使得模型能夠同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求，從而提升實(shí)時(shí)生成能力，參考《高并發(fā)模型服務(wù)優(yōu)化方法》2025版3.2節(jié)。

15.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪種技術(shù)可以幫助提高模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以通過(guò)多種方式擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使得模型對(duì)不同的數(shù)據(jù)分布具有更好的適應(yīng)性，提高模型的魯棒性，參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提升生成式AI廣告創(chuàng)意的模型性能？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

E.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

答案：ABCD

解析：模型量化（A）可以減少模型大小和計(jì)算量，知識(shí)蒸餾（B）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，結(jié)構(gòu)剪枝（C）可以去除不重要的神經(jīng)元，模型并行策略（D）可以提高訓(xùn)練速度。持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（E）主要用于預(yù)訓(xùn)練階段，對(duì)模型性能提升的直接作用有限。

2.在進(jìn)行生成式AI廣告創(chuàng)意時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助防止偏見(jiàn)和歧視？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ABCE

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)（A）可以識(shí)別和消除模型中的偏見(jiàn)，內(nèi)容安全過(guò)濾（B）可以防止生成歧視性?xún)?nèi)容，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（C）可以確保廣告內(nèi)容符合倫理標(biāo)準(zhǔn)，模型魯棒性增強(qiáng)（E）可以提高模型對(duì)不同輸入的適應(yīng)性。優(yōu)化器對(duì)比（D）主要影響訓(xùn)練效率，與偏見(jiàn)和歧視無(wú)直接關(guān)系。

3.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化生成式AI廣告創(chuàng)意的推理過(guò)程？（多選）

A.推理加速技術(shù)

B.低精度推理

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：推理加速技術(shù)（A）可以提高推理速度，低精度推理（B）可以減少計(jì)算量，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（C）可以處理更多請(qǐng)求，API調(diào)用規(guī)范（D）可以提高服務(wù)穩(wěn)定性。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）主要用于訓(xùn)練階段，對(duì)推理過(guò)程優(yōu)化作用有限。

4.在設(shè)計(jì)生成式AI廣告創(chuàng)意系統(tǒng)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同部署？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABCD

解析：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（A）可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)之間的共享，容器化部署（B）可以簡(jiǎn)化部署過(guò)程，低代碼平臺(tái)應(yīng)用（C）可以加快開(kāi)發(fā)速度，CI/CD流程（D）可以自動(dòng)化構(gòu)建和部署。模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）主要用于提高系統(tǒng)性能，與云邊端協(xié)同部署關(guān)系不大。

5.以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估生成式AI廣告創(chuàng)意的效果？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.注意力可視化

C.模型公平性度量

D.內(nèi)容安全過(guò)濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ABC

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（A）可以量化模型性能，注意力可視化（B）可以揭示模型決策過(guò)程，模型公平性度量（C）可以評(píng)估模型對(duì)不同群體的公平性。內(nèi)容安全過(guò)濾（D）和模型魯棒性增強(qiáng)（E）主要用于確保廣告內(nèi)容的安全性和模型的穩(wěn)定性，與效果評(píng)估關(guān)系不大。

6.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪些技術(shù)可以用于提高文本生成的多樣性？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.知識(shí)蒸餾

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABDE

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以關(guān)注不同文本特征，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（B）可以生成新穎的文本，知識(shí)蒸餾（D）可以將大模型知識(shí)遷移到小模型，神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）可以探索不同的模型結(jié)構(gòu)。多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）主要用于跨模態(tài)任務(wù)，對(duì)文本生成多樣性提升作用有限。

7.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化生成式AI廣告創(chuàng)意的模型訓(xùn)練過(guò)程？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.梯度消失問(wèn)題解決

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABC

解析：參數(shù)高效微調(diào)（A）可以快速調(diào)整模型參數(shù)，梯度消失問(wèn)題解決（B）可以提高模型訓(xùn)練效果，特征工程自動(dòng)化（C）可以減少人工工作。異常檢測(cè)（D）和聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（E）主要用于數(shù)據(jù)安全和模型訓(xùn)練的隱私保護(hù)，與模型訓(xùn)練過(guò)程優(yōu)化關(guān)系不大。

8.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，以下哪些技術(shù)可以用于提高圖像生成的質(zhì)量？（多選）

A.圖像超分辨率技術(shù)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.模型量化（INT8/FP16）

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCE

解析：圖像超分辨率技術(shù)（A）可以提高圖像質(zhì)量，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（B）可以提升模型性能，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（C）可以減少計(jì)算量，結(jié)構(gòu)剪枝（E）可以去除不重要的神經(jīng)元。模型量化（D）主要用于減少模型大小和計(jì)算量，對(duì)圖像生成質(zhì)量提升作用有限。

9.以下哪些技術(shù)可以用于提升生成式AI廣告創(chuàng)意的個(gè)性化推薦效果？（多選）

A.個(gè)性化教育推薦

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：ABCE

解析：個(gè)性化教育推薦（A）可以基于用戶(hù)偏好生成個(gè)性化內(nèi)容，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）可以減少標(biāo)注數(shù)據(jù)需求，多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）可以處理復(fù)雜標(biāo)簽，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）可以擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）主要用于3D模型訓(xùn)練，與個(gè)性化推薦關(guān)系不大。

10.在部署生成式AI廣告創(chuàng)意系統(tǒng)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可靠性？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以提高訓(xùn)練效率，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（B）可以處理更多請(qǐng)求，容器化部署（C）可以簡(jiǎn)化部署過(guò)程，低代碼平臺(tái)應(yīng)用（E）可以加快開(kāi)發(fā)速度。CI/CD流程（D）主要用于自動(dòng)化構(gòu)建和部署，對(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性和可靠性提升作用有限。

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.在生成式AI廣告創(chuàng)意中，使用___________可以顯著提升文本生成的多樣性。

答案：注意力機(jī)制變體

3.為了提高模型在低資源環(huán)境下的推理速度，常采用___________技術(shù)來(lái)降低模型精度。

答案：低精度推理

4.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)___________來(lái)不斷更新模型知識(shí)。

答案：增量學(xué)習(xí)

5.在對(duì)抗性攻擊防御中，使用___________技術(shù)可以增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

6.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型在不同設(shè)備上的高效運(yùn)行。

答案：容器化部署

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，通過(guò)___________將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

答案：特征提取和匹配

8.模型量化技術(shù)中，使用___________可以將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度。

答案：INT8/FP16量化

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過(guò)___________來(lái)去除模型中不重要的神經(jīng)元。

答案：神經(jīng)元剪枝

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：泛化能力

11.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，使用___________技術(shù)可以保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

12.AIGC內(nèi)容生成中，使用___________可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。

答案：Transformer變體（BERT/GPT）

13.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，通過(guò)___________技術(shù)自動(dòng)搜索最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

14.數(shù)據(jù)融合算法中，通過(guò)___________將來(lái)自不同源的數(shù)據(jù)整合在一起。

答案：特征融合

15.在模型線上監(jiān)控中，使用___________技術(shù)可以實(shí)時(shí)跟蹤模型性能。

答案：模型監(jiān)控工具

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(xiāo)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(xiāo)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)逐漸減緩。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著提高小模型的性能，而不影響大模型的性能。

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3.2節(jié)，LoRA和QLoRA技術(shù)通過(guò)在小模型上應(yīng)用大模型的參數(shù)，可以提升小模型的性能，同時(shí)保持大模型的性能不變。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上的微調(diào)會(huì)導(dǎo)致模型泛化能力下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版5.1節(jié)，適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)可以增強(qiáng)模型的泛化能力，而不是降低它。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用對(duì)抗樣本進(jìn)行訓(xùn)練可以增強(qiáng)模型的魯棒性。

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)綜述》2025版4.2節(jié)，通過(guò)對(duì)抗樣本訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到更魯棒的特征表示，從而提高對(duì)抗攻擊的防御能力。

5.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)會(huì)導(dǎo)致模型精度損失，因此不適合用于需要高精度要求的任務(wù)。

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2.4節(jié)，盡管量化可能導(dǎo)致一些精度損失，但通過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕呗裕梢栽诒３挚山邮芫葥p失的同時(shí)，顯著減少模型大小和計(jì)算量。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以減少對(duì)中心服務(wù)器的依賴(lài)，從而提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

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)指南》2025版3.1節(jié)，邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)放在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方，減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，教師模型和學(xué)生模型必須使用相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)，教師模型和學(xué)生模型可以使用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只要教師模型包含學(xué)生模型所需的知識(shí)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，剪枝過(guò)程中需要保留所有連接，以保持模型結(jié)構(gòu)的完整性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，剪枝過(guò)程中可以去除連接，只要剩余的結(jié)構(gòu)仍然能夠保持模型的預(yù)期功能。

9.評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的最佳指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系研究》2025版4.1節(jié)，準(zhǔn)確率并不是衡量模型性能的唯一或最佳指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率、F1分?jǐn)?shù)等也非常重要。

10.模型魯棒性增強(qiáng)中，通過(guò)增加模型復(fù)雜度可以提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)綜述》2025版5.2節(jié)，增加模型復(fù)雜度并不一定能提高魯棒性，有時(shí)反而會(huì)降低模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的容忍度。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某廣告公司希望利用生成式AI技術(shù)提升廣告創(chuàng)意的質(zhì)量和個(gè)性化程度，但面臨以下挑戰(zhàn)：

-模型參數(shù)量龐大，訓(xùn)練資源受限；

-需要實(shí)時(shí)生成廣告內(nèi)容，對(duì)推理速度要求高；

-廣告內(nèi)容需符合倫理規(guī)范，避免偏見(jiàn)和歧視。

問(wèn)題：針對(duì)上述挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)一個(gè)生成式AI廣告創(chuàng)意系統(tǒng)的解決方案，并說(shuō)明關(guān)鍵技術(shù)選擇和實(shí)施步驟。

參考答案：

解決方案設(shè)計(jì)：

1.**模型選擇**：采用參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)，在已有大模型基礎(chǔ)上快速生成小模型，降低訓(xùn)練資源需求。

2.**推理加速**：應(yīng)用低精度推理技術(shù)（INT8/FP16），減少模型計(jì)算量，提高推理速度。

3.**內(nèi)容安全**：集成內(nèi)容安全過(guò)濾模塊，使用偏見(jiàn)檢測(cè)和倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)，確保廣告內(nèi)容合規(guī)。

實(shí)施步驟：

1.**模型微調(diào)**：選擇一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的生成式AI模型，如BERT或GPT，使用LoRA/QLoRA技術(shù)進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)。

2.**推理優(yōu)化**：對(duì)微調(diào)后的模型進(jìn)行低精度量化，使用TensorRT等工具進(jìn)行推理加速。

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