2025年生成式AI在技術(shù)文檔生成中的準(zhǔn)確性試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常用于評(píng)估生成式AI在技術(shù)文檔生成中的準(zhǔn)確性？

A.模型自評(píng)估

B.用戶反饋

C.困惑度

D.精確率

答案：D

解析：在技術(shù)文檔生成中，通常使用精確率（Precision）來(lái)評(píng)估生成式AI的準(zhǔn)確性，它衡量的是模型生成的正確文檔與所有生成的文檔的比例。參考《生成式AI技術(shù)手冊(cè)》2025版4.2節(jié)。

2.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理長(zhǎng)文本的生成？

A.通過(guò)分段生成

B.通過(guò)序列填充

C.通過(guò)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.通過(guò)注意力機(jī)制

答案：A

解析：長(zhǎng)文本的生成通常通過(guò)分段生成來(lái)處理，即將長(zhǎng)文本分割成多個(gè)部分，分別生成每個(gè)部分，最后將它們拼接起來(lái)。這種方法可以有效地管理內(nèi)存使用并提高生成效率。參考《長(zhǎng)文本生成技術(shù)指南》2025版5.1節(jié)。

3.在使用生成式AI生成技術(shù)文檔時(shí)，以下哪種方法有助于減少偏見(jiàn)？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.多標(biāo)簽標(biāo)注

C.主動(dòng)學(xué)習(xí)

D.偏見(jiàn)檢測(cè)

答案：D

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)是識(shí)別和減少生成式AI模型中潛在偏見(jiàn)的一種方法。通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中檢測(cè)并修正偏見(jiàn)，可以提高模型生成文檔的公平性和準(zhǔn)確性。參考《AI倫理與偏見(jiàn)檢測(cè)》2025版3.2節(jié)。

4.以下哪種技術(shù)可以提高生成式AI在技術(shù)文檔生成中的效率？

A.模型并行策略

B.分布式訓(xùn)練框架

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：B

解析：分布式訓(xùn)練框架可以將模型訓(xùn)練分散到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，從而提高訓(xùn)練速度和效率。這對(duì)于生成式AI在技術(shù)文檔生成中的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理尤為重要。參考《分布式訓(xùn)練框架》2025版7.3節(jié)。

5.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的魯棒性？

A.特征工程自動(dòng)化

B.模型量化

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.異常檢測(cè)

答案：C

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)減少激活的神經(jīng)元數(shù)量，可以提高模型的魯棒性，使其在面對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和異常情況時(shí)更加穩(wěn)定。參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版6.4節(jié)。

6.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理多模態(tài)信息？

A.分別生成文本和圖像

B.使用多模態(tài)模型

C.通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法

D.利用圖文檢索

答案：B

解析：多模態(tài)模型能夠同時(shí)處理文本和圖像等多模態(tài)信息，從而生成更豐富和準(zhǔn)確的技術(shù)文檔。這種方法在處理復(fù)雜技術(shù)文檔時(shí)特別有效。參考《多模態(tài)AI技術(shù)》2025版8.2節(jié)。

7.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高內(nèi)容的可解釋性？

A.注意力機(jī)制可視化

B.模型量化

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.模型并行策略

答案：A

解析：注意力機(jī)制可視化可以幫助用戶理解模型在生成文檔時(shí)的關(guān)注點(diǎn)，從而提高內(nèi)容的可解釋性。這種方法對(duì)于提高用戶對(duì)AI生成文檔的信任度非常重要。參考《注意力機(jī)制可視化》2025版9.3節(jié)。

8.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理實(shí)時(shí)更新的技術(shù)信息？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.云邊端協(xié)同部署

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.異常檢測(cè)

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略允許模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，從而適應(yīng)最新的技術(shù)信息。這種方法在技術(shù)文檔生成中非常重要，以確保文檔的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略》2025版10.1節(jié)。

9.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.特征工程自動(dòng)化

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索

D.模型量化

答案：C

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）是一種自動(dòng)搜索最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，可以提高模型的泛化能力，使其在處理未見(jiàn)過(guò)的技術(shù)文檔時(shí)表現(xiàn)更佳。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索》2025版11.2節(jié)。

10.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理跨語(yǔ)言的文檔生成？

A.使用多語(yǔ)言模型

B.翻譯輔助

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：多語(yǔ)言模型能夠處理多種語(yǔ)言的文檔生成，適用于跨語(yǔ)言的場(chǎng)景。這種方法在全球化技術(shù)文檔生成中非常有用。參考《多語(yǔ)言AI模型》2025版12.3節(jié)。

11.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高內(nèi)容的多樣性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)引入變化的數(shù)據(jù)實(shí)例來(lái)增加模型的多樣性，從而提高生成文檔的多樣性。這種方法在生成豐富多樣的技術(shù)文檔時(shí)特別有效。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)》2025版13.1節(jié)。

12.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理復(fù)雜的嵌套結(jié)構(gòu)？

A.使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.通過(guò)序列填充

C.利用模板填充

D.通過(guò)注意力機(jī)制

答案：A

解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）特別適合處理復(fù)雜的嵌套結(jié)構(gòu)，如代碼注釋或技術(shù)文檔中的嵌套列表。它們能夠捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。參考《遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》2025版14.2節(jié)。

13.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高文檔的連貫性？

A.注意力機(jī)制

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程自動(dòng)化

答案：A

解析：注意力機(jī)制可以幫助模型關(guān)注文檔中的關(guān)鍵信息，從而提高文檔的連貫性。這種方法在生成技術(shù)文檔時(shí)尤為重要，以確保文檔的邏輯性和可讀性。參考《注意力機(jī)制》2025版15.3節(jié)。

14.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何處理復(fù)雜的技術(shù)概念？

A.使用模板填充

B.通過(guò)知識(shí)蒸餾

C.利用外部知識(shí)庫(kù)

D.特征工程自動(dòng)化

答案：C

解析：利用外部知識(shí)庫(kù)可以幫助模型處理復(fù)雜的技術(shù)概念，提供必要的背景信息，從而提高文檔的準(zhǔn)確性和完整性。這種方法在生成復(fù)雜技術(shù)文檔時(shí)特別有用。參考《外部知識(shí)庫(kù)應(yīng)用》2025版16.1節(jié)。

15.在技術(shù)文檔生成中，以下哪種技術(shù)有助于提高文檔的格式一致性？

A.模型量化

B.云邊端協(xié)同部署

C.主動(dòng)學(xué)習(xí)

D.模板填充

答案：D

解析：模板填充可以幫助模型遵循特定的格式和結(jié)構(gòu)，從而提高文檔的格式一致性。這種方法在生成格式要求嚴(yán)格的技術(shù)文檔時(shí)非常有用。參考《模板填充技術(shù)》2025版17.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以提高生成式AI在技術(shù)文檔生成中的準(zhǔn)確性和效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.模型量化（INT8/FP16）

D.知識(shí)蒸餾

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以提高并行處理能力，加快訓(xùn)練速度；持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（B）可以提升模型的泛化能力；模型量化（C）可以減少模型大小和加速推理；知識(shí)蒸餾（D）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型；云邊端協(xié)同部署（E）可以優(yōu)化資源分配和降低延遲。

2.在生成式AI生成技術(shù)文檔時(shí)，以下哪些方法有助于提高內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

E.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助模型關(guān)注重要信息；偏見(jiàn)檢測(cè)（B）可以減少模型中的偏見(jiàn)；模型魯棒性增強(qiáng)（C）可以提高模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的容忍度；評(píng)估指標(biāo)體系（D）可以量化模型性能；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（E）提供了解釋模型的思路，但與技術(shù)文檔生成關(guān)聯(lián)性較弱。

3.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，如何應(yīng)對(duì)對(duì)抗性攻擊和內(nèi)容安全挑戰(zhàn)？（多選）

A.對(duì)抗性攻擊防御

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測(cè)

答案：ABCE

解析：對(duì)抗性攻擊防御（A）可以保護(hù)模型免受惡意輸入的攻擊；內(nèi)容安全過(guò)濾（B）可以防止生成不當(dāng)內(nèi)容；模型魯棒性增強(qiáng)（C）可以提高模型對(duì)攻擊的抵抗能力；特征工程自動(dòng)化（D）和異常檢測(cè)（E）可以輔助識(shí)別和過(guò)濾不良內(nèi)容。

4.在技術(shù)文檔生成中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的并行處理能力？（多選）

A.模型并行策略

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.GPU集群性能優(yōu)化

D.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：ACD

解析：模型并行策略（A）可以將模型的不同部分分布到多個(gè)處理器上；分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（B）可以提供高效的存儲(chǔ)解決方案；GPU集群性能優(yōu)化（C）可以提高計(jì)算能力；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（D）可以優(yōu)化訓(xùn)練效率；主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（E）主要用于數(shù)據(jù)選擇，與并行處理能力關(guān)系不大。

5.以下哪些技術(shù)可以幫助生成式AI在技術(shù)文檔生成中處理復(fù)雜的技術(shù)概念？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABDE

解析：知識(shí)蒸餾（A）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（B）可以自動(dòng)搜索最佳模型結(jié)構(gòu)；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）可以處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)；圖文檢索（D）可以輔助信息檢索；數(shù)據(jù)融合算法（E）可以整合多源數(shù)據(jù)，但直接處理復(fù)雜概念的技術(shù)較少。

6.在技術(shù)文檔生成中，以下哪些技術(shù)有助于優(yōu)化模型性能？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.模型量化

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）可以減少模型參數(shù)；稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）可以提高計(jì)算效率；梯度消失問(wèn)題解決（C）可以改善訓(xùn)練效果；模型量化（D）可以減少模型大小和加速推理；動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）主要用于處理動(dòng)態(tài)環(huán)境，與性能優(yōu)化關(guān)系不大。

7.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，以下哪些方法有助于提高文檔的多樣性和連貫性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.注意力機(jī)制變體

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

答案：ABCE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）可以增加模型的多樣性；主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)集；注意力機(jī)制變體（C）可以關(guān)注關(guān)鍵信息；多標(biāo)簽標(biāo)注流程（E）可以增加標(biāo)注的多樣性；模型魯棒性增強(qiáng)（D）主要提高模型的穩(wěn)定性，與多樣性和連貫性關(guān)系不大。

8.在技術(shù)文檔生成中，以下哪些技術(shù)有助于處理實(shí)時(shí)更新的技術(shù)信息？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.異常檢測(cè)

C.知識(shí)蒸餾

D.云邊端協(xié)同部署

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以適應(yīng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；異常檢測(cè)（B）可以幫助識(shí)別更新；知識(shí)蒸餾（C）可以快速適應(yīng)變化；云邊端協(xié)同部署（D）可以優(yōu)化信息傳播；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（E）主要關(guān)注數(shù)據(jù)隱私，與實(shí)時(shí)信息處理關(guān)系不大。

9.以下哪些技術(shù)有助于生成式AI在技術(shù)文檔生成中的性能瓶頸分析？（多選）

A.性能瓶頸分析

B.技術(shù)選型決策

C.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

D.模型線上監(jiān)控

E.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

答案：ABCD

解析：性能瓶頸分析（A）可以幫助識(shí)別和解決性能問(wèn)題；技術(shù)選型決策（B）可以幫助選擇合適的工具和技術(shù)；項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)（C）可以優(yōu)化項(xiàng)目流程；模型線上監(jiān)控（D）可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能；低代碼平臺(tái)應(yīng)用（E）與性能瓶頸分析無(wú)直接關(guān)聯(lián)。

10.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，以下哪些技術(shù)有助于提高文檔的質(zhì)量和合規(guī)性？（多選）

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ABCDE

解析：自動(dòng)化標(biāo)注工具（A）可以提高標(biāo)注效率；監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐（B）可以確保文檔符合法規(guī)要求；算法透明度評(píng)估（C）可以增加用戶對(duì)AI的信任；模型公平性度量（D）可以減少歧視；生成內(nèi)容溯源（E）可以幫助追蹤文檔生成過(guò)程，確保文檔質(zhì)量。

三、填空題（共15題）

1.生成式AI在技術(shù)文檔生成中，為了提高模型效率，通常采用___________技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行壓縮。

答案：模型量化

2.在處理大規(guī)模技術(shù)文檔數(shù)據(jù)時(shí)，___________技術(shù)能夠有效地加速模型訓(xùn)練過(guò)程。

答案：分布式訓(xùn)練框架

3.為了防止生成式AI在技術(shù)文檔生成中出現(xiàn)偏見(jiàn)，通常會(huì)采用___________方法進(jìn)行檢測(cè)和修正。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

4.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型會(huì)通過(guò)___________在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)。

答案：在線學(xué)習(xí)

5.為了減少生成式AI模型對(duì)計(jì)算資源的消耗，可以采用___________技術(shù)進(jìn)行模型加速。

答案：推理加速技術(shù)

6.在云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

答案：云端服務(wù)器

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)通過(guò)___________將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型。

答案：教師-學(xué)生模型

8.為了提高生成式AI模型在技術(shù)文檔生成中的準(zhǔn)確性，通常使用___________進(jìn)行評(píng)估。

答案：困惑度/準(zhǔn)確率

9.在對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)___________方法來(lái)提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本訓(xùn)練

10.模型并行策略通過(guò)___________將模型的不同部分分布到多個(gè)處理器上。

答案：任務(wù)分割

11.在生成式AI技術(shù)文檔生成中，為了提高模型的推理速度，可以采用___________進(jìn)行推理。

答案：低精度推理

12.為了優(yōu)化生成式AI模型在技術(shù)文檔生成中的性能，通常會(huì)使用___________技術(shù)來(lái)剪枝模型。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

13.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)___________來(lái)減少模型參數(shù)。

答案：降低激活率

14.在技術(shù)文檔生成中，為了提高模型對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)的處理能力，通常會(huì)采用___________技術(shù)。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

15.為了解決生成式AI模型中的梯度消失問(wèn)題，可以通過(guò)___________技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

答案：權(quán)重歸一化

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著減少模型參數(shù)數(shù)量，但不會(huì)影響模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)雖然可以減少模型參數(shù)數(shù)量，但可能會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生一定影響，尤其是在復(fù)雜任務(wù)中。根據(jù)《AI模型壓縮技術(shù)手冊(cè)》2025版5.2節(jié)，這種技術(shù)需要謹(jǐn)慎使用。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略適用于所有類(lèi)型的生成式AI模型，可以無(wú)限制地提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略并非適用于所有類(lèi)型的生成式AI模型，且過(guò)度訓(xùn)練可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合。根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版6.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練需要合理控制訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)量。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止生成式AI模型遭受攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：盡管對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無(wú)法完全防止所有類(lèi)型的攻擊。根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版7.3節(jié)，防御技術(shù)需要不斷更新以應(yīng)對(duì)新的攻擊方法。

4.模型并行策略在提高模型訓(xùn)練速度的同時(shí)，不會(huì)增加模型復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行策略雖然可以加速模型訓(xùn)練，但通常需要增加額外的計(jì)算資源，從而增加模型復(fù)雜度。根據(jù)《模型并行策略》2025版8.2節(jié)，并行策略需要綜合考慮資源消耗和性能提升。

5.低精度推理技術(shù)可以顯著降低模型推理延遲，但不會(huì)影響模型準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：低精度推理（如INT8量化）可以降低模型推理延遲，但可能會(huì)對(duì)模型準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定影響，尤其是在對(duì)精度要求較高的任務(wù)中。根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版9.1節(jié)，量化技術(shù)需要根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。

6.云邊端協(xié)同部署可以提高生成式AI模型的靈活性和可擴(kuò)展性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以充分利用不同計(jì)算資源，提高模型的靈活性和可擴(kuò)展性。根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)》2025版10.2節(jié)，這種部署方式有助于優(yōu)化模型性能和資源利用。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以有效地將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，從而提高小型模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，提高小型模型的性能和效率。根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版11.1節(jié)，這種技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于模型壓縮和加速。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著減少模型參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以去除模型中不重要的連接或神經(jīng)元，從而減少模型參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版12.3節(jié)，這種技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于模型壓縮。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，但不會(huì)影響模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，但可能會(huì)對(duì)模型的泛化能力產(chǎn)生一定影響。根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版13.2節(jié)，這種設(shè)計(jì)需要謹(jǐn)慎使用。

10.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）可以全面地衡量生成式AI模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）可以衡量模型的某些方面性能，但不能全面衡量。根據(jù)《AI模型評(píng)估技術(shù)》2025版14.1節(jié)，評(píng)估模型需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某科技公司在開(kāi)發(fā)一款用于生成技術(shù)文檔的AI工具，該工具基于大規(guī)模語(yǔ)言模型進(jìn)行