2025年多模態(tài)大模型視頻摘要生成考核卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項技術(shù)是實現(xiàn)多模態(tài)大模型視頻摘要生成中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟？

A.圖像分割

B.視頻幀提取

C.文本預(yù)處理

D.音頻降噪

答案：B

解析：視頻幀提取是從視頻中提取關(guān)鍵幀的過程，這是視頻摘要生成中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟，因為后續(xù)的多模態(tài)分析主要基于這些關(guān)鍵幀進(jìn)行。

2.在多模態(tài)大模型訓(xùn)練中，以下哪種方法能有效提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.參數(shù)共享

C.多層感知器

D.梯度下降

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上應(yīng)用一系列變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等）來增加數(shù)據(jù)多樣性，從而提高模型的泛化能力。

3.在視頻摘要生成中，以下哪種評估指標(biāo)最常用于衡量摘要的準(zhǔn)確性和流暢性？

A.準(zhǔn)確率

B.覆蓋率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.BLEU分?jǐn)?shù)

答案：C

解析：F1分?jǐn)?shù)結(jié)合了精確率和召回率，是衡量文本摘要質(zhì)量的一個綜合指標(biāo)，常用于視頻摘要生成中。

4.以下哪項技術(shù)可以減少大模型訓(xùn)練過程中的計算資源消耗？

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.知識蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：A

解析：低精度推理通過使用低精度（如INT8）格式來存儲和計算模型參數(shù)，可以顯著減少計算資源消耗。

5.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種技術(shù)可用于減少模型復(fù)雜度？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.知識蒸餾

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

答案：C

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過減少激活的神經(jīng)元數(shù)量來降低模型復(fù)雜度，這對于視頻摘要生成中的大模型特別有效。

6.以下哪項技術(shù)可以增強(qiáng)多模態(tài)大模型的魯棒性？

A.對抗性攻擊防御

B.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

C.梯度消失問題解決

D.特征工程自動化

答案：A

解析：對抗性攻擊防御通過使模型對故意引入的噪聲或干擾具有魯棒性，增強(qiáng)其在實際應(yīng)用中的可靠性。

7.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？

A.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.模型量化（INT8/FP16）

C.3D點云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：B

解析：模型量化通過將浮點數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以減少模型大小和計算量，從而提高推理速度。

8.以下哪項技術(shù)可以幫助檢測多模態(tài)大模型視頻摘要生成中的偏見？

A.內(nèi)容安全過濾

B.倫理安全風(fēng)險

C.偏見檢測

D.知識蒸餾

答案：C

解析：偏見檢測技術(shù)用于識別和糾正模型中可能存在的偏見，確保視頻摘要生成的公平性和無偏見性。

9.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種方法可以提高模型的準(zhǔn)確率？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型并行策略

C.主動學(xué)習(xí)策略

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在特定任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以提高模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確率。

10.以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型視頻摘要生成的性能？

A.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動化標(biāo)注工具

D.模型線上監(jiān)控

答案：A

解析：評估指標(biāo)體系中的困惑度和準(zhǔn)確率是衡量模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，通過優(yōu)化這些指標(biāo)可以提升視頻摘要生成的質(zhì)量。

11.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種技術(shù)可以幫助減少模型大??？

A.知識蒸餾

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.模型并行策略

D.梯度消失問題解決

答案：B

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中的冗余連接，可以顯著減少模型大小，而不影響其性能。

12.以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型視頻摘要生成的效率？

A.云邊端協(xié)同部署

B.分布式存儲系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺應(yīng)用

答案：C

解析：AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度通過優(yōu)化訓(xùn)練資源的分配和調(diào)度，可以顯著提高多模態(tài)大模型視頻摘要生成的效率。

13.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種方法可以提高模型的解釋性？

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.技術(shù)面試真題

D.項目方案設(shè)計

答案：A

解析：注意力機(jī)制變體可以幫助模型在生成過程中關(guān)注重要的輸入信息，從而提高其解釋性。

14.以下哪項技術(shù)可以用于提高多模態(tài)大模型視頻摘要生成的多樣性？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.特征工程自動化

C.異常檢測

D.數(shù)據(jù)融合算法

答案：A

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過探索不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以增加模型生成摘要的多樣性。

15.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的長期依賴關(guān)系處理能力？

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.MoE模型

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

答案：A

解析：Transformer變體（如BERT/GPT）通過其自注意力機(jī)制，能夠有效地處理長期依賴關(guān)系，從而增強(qiáng)模型的長期依賴關(guān)系處理能力。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以提高多模態(tài)大模型視頻摘要生成的性能？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.分布式訓(xùn)練框架

C.知識蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以提高模型在特定任務(wù)上的泛化能力；分布式訓(xùn)練框架（B）可以加速訓(xùn)練過程；知識蒸餾（C）可以將大型模型的復(fù)雜知識轉(zhuǎn)移到小模型中；模型量化（D）可以減少模型大小和計算資源；結(jié)構(gòu)剪枝（E）可以降低模型復(fù)雜度，從而提高性能。

2.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪些方法可以用于提高模型的魯棒性？（多選）

A.對抗性攻擊防御

B.異常檢測

C.知識蒸餾

D.特征工程自動化

E.模型并行策略

答案：ABC

解析：對抗性攻擊防御（A）可以提高模型對惡意輸入的魯棒性；異常檢測（B）可以幫助模型識別和忽略異常數(shù)據(jù)；知識蒸餾（C）可以減少模型對噪聲的敏感度；特征工程自動化（D）可以幫助模型更好地捕捉數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息；模型并行策略（E）主要用于加速訓(xùn)練，不是直接提高魯棒性的方法。

3.以下哪些技術(shù)可以幫助減少多模態(tài)大模型視頻摘要生成的計算資源消耗？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化

C.模型并行策略

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識蒸餾

答案：ABDE

解析：低精度推理（A）和模型量化（B）可以減少模型大小和計算量；云邊端協(xié)同部署（D）可以實現(xiàn)資源優(yōu)化；知識蒸餾（E）可以將大型模型的復(fù)雜知識轉(zhuǎn)移到小模型中，減少計算需求。

4.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪些技術(shù)可以用于處理跨模態(tài)信息？（多選）

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.模型量化

E.特征工程自動化

答案：ABC

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（A）可以學(xué)習(xí)跨模態(tài)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系；圖文檢索（B）可以結(jié)合圖像和文本信息進(jìn)行檢索；多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（C）可以綜合多種模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像分析；模型量化和特征工程自動化與跨模態(tài)信息處理關(guān)系不大。

5.以下哪些技術(shù)可以用于評估多模態(tài)大模型視頻摘要生成的質(zhì)量？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.覆蓋率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.BLEU分?jǐn)?shù)

E.評估指標(biāo)體系

答案：ABCE

解析：準(zhǔn)確率（A）、覆蓋率（B）和F1分?jǐn)?shù)（C）是常見的評估指標(biāo)；BLEU分?jǐn)?shù)（D）通常用于機(jī)器翻譯評估，不適用于視頻摘要；評估指標(biāo)體系（E）是一個綜合性的框架，可以包含多個指標(biāo)。

6.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，以下哪些技術(shù)可以用于處理長視頻？（多選）

A.視頻幀提取

B.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.知識蒸餾

E.特征工程自動化

答案：ABC

解析：視頻幀提取（A）可以將長視頻分解為關(guān)鍵幀；動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）可以處理動態(tài)變化的數(shù)據(jù)；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以找到適合長視頻處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；知識蒸餾（D）和特征工程自動化（E）不是專門針對長視頻處理的技術(shù)。

7.以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)多模態(tài)大模型視頻摘要生成中的用戶隱私？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.隱私保護(hù)技術(shù)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.主動學(xué)習(xí)策略

E.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

答案：AB

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（A）可以在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)；隱私保護(hù)技術(shù)（B）可以用于數(shù)據(jù)加密和匿名化處理；數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（C）、主動學(xué)習(xí)策略（D）和多標(biāo)簽標(biāo)注流程（E）與隱私保護(hù)關(guān)系不大。

8.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型視頻摘要生成的開發(fā)流程？（多選）

A.低代碼平臺應(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

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABCDE

解析：低代碼平臺應(yīng)用（A）可以簡化開發(fā)流程；CI/CD流程（B）可以自動化測試和部署；容器化部署（C）可以提高部署效率和可移植性；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）可以處理大量請求；API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保服務(wù)的一致性和穩(wěn)定性。

9.以下哪些技術(shù)可以用于提升多模態(tài)大模型視頻摘要生成的效率？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.分布式存儲系統(tǒng)

D.數(shù)據(jù)融合算法

E.特征工程自動化

答案：ABCD

解析：GPU集群性能優(yōu)化（A）可以提高計算效率；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（B）可以優(yōu)化資源分配；分布式存儲系統(tǒng)（C）可以加速數(shù)據(jù)訪問；數(shù)據(jù)融合算法（D）可以整合不同來源的數(shù)據(jù)；特征工程自動化（E）可以減少人工工作量。

10.以下哪些技術(shù)可以用于提高多模態(tài)大模型視頻摘要生成的可解釋性？（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.技術(shù)面試真題

D.項目方案設(shè)計

E.模型線上監(jiān)控

答案：AB

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助解釋模型決策過程；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（B）可以提供模型決策的透明度；技術(shù)面試真題（C）、項目方案設(shè)計（D）和模型線上監(jiān)控（E）與可解釋性關(guān)系不大。

三、填空題（共15題）

1.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，為了提高模型效率，通常會采用___________技術(shù)來降低模型復(fù)雜度和計算需求。

答案：模型量化

2.為了在有限資源下進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練，通常會使用___________框架來實現(xiàn)分布式訓(xùn)練。

答案：分布式訓(xùn)練框架

3.在參數(shù)高效微調(diào)中，LoRA和QLoRA都是基于___________的微調(diào)技術(shù)，可以顯著減少模型參數(shù)的數(shù)量。

答案：知識蒸餾

4.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在___________數(shù)據(jù)上進(jìn)一步訓(xùn)練模型，以增強(qiáng)其在特定任務(wù)上的性能。

答案：特定任務(wù)

5.對抗性攻擊防御技術(shù)旨在通過訓(xùn)練模型來抵御___________攻擊，提高模型的魯棒性。

答案：對抗性攻擊

6.推理加速技術(shù)如___________和INT8量化，可以減少模型推理的計算量和延遲。

答案：低精度推理

7.在多模態(tài)大模型中，為了實現(xiàn)高效的并行計算，通常會采用___________策略來分配計算任務(wù)。

答案：模型并行策略

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理用戶請求，提供高可用性和靈活性。

答案：云服務(wù)

9.知識蒸餾技術(shù)通過將___________模型的知識遷移到___________模型中，實現(xiàn)模型壓縮和加速。

答案：大；小

10.模型量化（INT8/FP16）通過將___________參數(shù)映射到___________格式，降低模型精度和計算需求。

答案：FP32；INT8/FP16

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過移除___________來減少模型復(fù)雜度，從而提高推理速度。

答案：冗余連接

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過激活___________的神經(jīng)元，降低模型計算量和內(nèi)存占用。

答案：稀疏

13.評估指標(biāo)體系中的___________和___________是衡量文本摘要質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率；F1分?jǐn)?shù)

14.為了確保多模態(tài)大模型視頻摘要生成的倫理安全，需要考慮___________和___________等問題。

答案：偏見檢測；內(nèi)容安全過濾

15.在多模態(tài)大模型視頻摘要生成中，___________和___________是常用的優(yōu)化器，用于模型訓(xùn)練。

答案：Adam；SGD

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通常會導(dǎo)致模型精度顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《深度學(xué)習(xí)微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過減少參數(shù)數(shù)量來降低模型復(fù)雜度，但通常不會導(dǎo)致精度顯著下降。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高模型在特定任務(wù)上的性能，但會顯著增加訓(xùn)練時間。

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)手冊》2025版3.1節(jié)，雖然持續(xù)預(yù)訓(xùn)練需要額外的訓(xùn)練時間，但它可以顯著提高模型在特定任務(wù)上的性能。

3.對抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對抗性攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版5.2節(jié)，雖然對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無法完全防止所有類型的對抗性攻擊。

4.模型并行策略可以顯著提高模型的推理速度，但會增加模型訓(xùn)練的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)白皮書》2025版4.4節(jié)，模型并行策略通過并行計算可以加快模型推理速度，但同時也增加了模型訓(xùn)練的復(fù)雜度。

5.低精度推理可以顯著降低模型的計算需求，但可能會導(dǎo)致精度損失。

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2.4節(jié)，低精度推理通過使用低精度格式（如INT8）可以降低計算需求，但可能會引起精度損失。

6.云邊端協(xié)同部署可以提供高可用性和靈活性，但可能會增加部署成本。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同技術(shù)手冊》2025版3.3節(jié)，云邊端協(xié)同部署確實可以提供高可用性和靈活性，但也可能因為額外的硬件和軟件需求而增加部署成本。

7.知識蒸餾可以將大型模型的知識遷移到小型模型中，但不會影響小型模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)，知識蒸餾在將知識遷移到小型模型的過程中，可能會對小型模型的性能產(chǎn)生一定的影響。

8.模型量化（INT8/FP16）可以顯著降低模型大小和計算量，但不會影響模型的推理速度。

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》2025版2.3節(jié)，模型量化可以降低模型大小和計算量，但通常也會對模型的推理速度產(chǎn)生一定的影響。

9.結(jié)構(gòu)剪枝可以降低模型復(fù)雜度，但可能會導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型剪枝技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝通過移除冗余連接可以降低模型復(fù)雜度，但可能會影響模型的性能。

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計可以提高模型的推理速度，但不會對模型的精度產(chǎn)生負(fù)面影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手冊》2025版4.2節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計可能會降低模型的精度，尤其是在稀疏程度較高的情況下。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某視頻平臺計劃開發(fā)一款基于多模態(tài)大模型的視頻摘要生成服務(wù)，該服務(wù)需要支持海量用戶同時請求，并且對視頻內(nèi)容進(jìn)行實時摘要。為了滿足這些需求，平臺選擇了分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，并計劃使用模型并行策略來提高推理速度。

問題：針對該場景，從模型訓(xùn)練、推理加速、部署優(yōu)化三個方面，設(shè)計一個解決方案，并簡要說明實施步驟。

問題定位：

1.需要訓(xùn)練一個大規(guī)模的多模態(tài)大模型，以支持視頻摘要生成。

2.需要實現(xiàn)高效的模型推理，以滿足實時性要求。

3.需要優(yōu)化部署方案，以支持海量用戶請求。

解決方案：

1.模型訓(xùn)練：

-實施步驟：

1.采用分布式訓(xùn)練框架，如PyTorchDistributed或Horovod，將數(shù)據(jù)集分布到多個節(jié)點上進(jìn)行訓(xùn)練。

2.使用參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)，減少模型參數(shù)數(shù)量，提高訓(xùn)練效率。

3.應(yīng)用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，在通用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型，增強(qiáng)其