2025年多模態(tài)大模型文本視頻摘要試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練中，以加速模型并行處理？

A.模型并行策略

B.數(shù)據(jù)并行策略

C.硬件加速卡

D.分布式訓(xùn)練框架

2.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于減少模型復(fù)雜度，同時(shí)保持較高的性能？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.參數(shù)高效微調(diào)

3.以下哪種技術(shù)可以用于提高多模態(tài)大模型的推理速度？

A.低精度推理

B.模型量化

C.模型剪枝

D.以上都是

4.在多模態(tài)大模型文本視頻摘要任務(wù)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于處理視頻數(shù)據(jù)中的動(dòng)作識(shí)別？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

D.自編碼器

5.以下哪種技術(shù)可以用于檢測(cè)多模態(tài)大模型中的偏見？

A.偏見檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過濾

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化

6.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)？

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.AIGC內(nèi)容生成

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

7.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的訓(xùn)練過程？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.梯度消失問題解決

D.以上都是

8.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于評(píng)估模型的性能？

A.評(píng)估指標(biāo)體系

B.優(yōu)化器對(duì)比

C.注意力機(jī)制變體

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

9.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的推理性能？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.模型量化

D.以上都是

10.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同部署？

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

11.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的模型服務(wù)？

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

12.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注？

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

C.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

D.隱私保護(hù)技術(shù)

13.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的模型魯棒性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評(píng)估

14.在多模態(tài)大模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)用于處理醫(yī)療影像輔助診斷？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型壓縮

15.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的供應(yīng)鏈優(yōu)化？

A.數(shù)字孿生建模

B.工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)

C.AI倫理準(zhǔn)則

D.模型公平性度量

答案：

1.A

2.A

3.D

4.A

5.A

6.D

7.D

8.A

9.D

10.B

11.A

12.B

13.A

14.A

15.A

解析：

1.模型并行策略被廣泛應(yīng)用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練中，以加速模型并行處理。

2.結(jié)構(gòu)剪枝可以減少模型復(fù)雜度，同時(shí)保持較高的性能。

3.低精度推理、模型量化和模型剪枝都可以用于提高多模態(tài)大模型的推理速度。

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于視頻數(shù)據(jù)中的動(dòng)作識(shí)別。

5.偏見檢測(cè)可以用于檢測(cè)多模態(tài)大模型中的偏見。

6.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)。

7.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略、對(duì)抗性攻擊防御和梯度消失問題解決都可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的訓(xùn)練過程。

8.評(píng)估指標(biāo)體系可以用于評(píng)估多模態(tài)大模型的性能。

9.模型并行策略、低精度推理和模型量化都可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的推理性能。

10.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可以用于實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同部署。

11.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的模型服務(wù)。

12.多標(biāo)簽標(biāo)注流程可以用于處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注。

13.模型魯棒性增強(qiáng)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的模型魯棒性。

14.模型量化可以用于處理醫(yī)療影像輔助診斷。

15.數(shù)字孿生建?？梢杂糜趦?yōu)化多模態(tài)大模型的供應(yīng)鏈優(yōu)化。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)有助于提升多模態(tài)大模型的訓(xùn)練效率和效果？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

E.模型并行策略

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練；參數(shù)高效微調(diào)（B）通過少量參數(shù)調(diào)整優(yōu)化模型；持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）提高模型泛化能力；對(duì)抗性攻擊防御（D）增強(qiáng)模型魯棒性；模型并行策略（E）優(yōu)化計(jì)算資源利用。

2.在多模態(tài)大模型文本視頻摘要任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高摘要質(zhì)量？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.低精度推理

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

答案：ACDE

解析：知識(shí)蒸餾（A）將大模型知識(shí)遷移到小模型；結(jié)構(gòu)剪枝（C）去除不重要的連接；稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（D）減少激活的計(jì)算量；評(píng)估指標(biāo)體系（E）用于衡量摘要質(zhì)量。

3.以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)多模態(tài)大模型訓(xùn)練過程中的隱私？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.知識(shí)蒸餾

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.隱私保護(hù)技術(shù)

E.模型量化

答案：BCD

解析：知識(shí)蒸餾（B）可以減少模型復(fù)雜度，間接保護(hù)隱私；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）在不共享數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型；隱私保護(hù)技術(shù)（D）直接用于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)。

4.在多模態(tài)大模型的推理加速中，以下哪些技術(shù)可以顯著提高推理速度？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型剪枝

D.梯度消失問題解決

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABCE

解析：低精度推理（A）和模型量化（B）減少計(jì)算量；模型剪枝（C）去除不重要的連接；神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）尋找最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)。

5.在多模態(tài)大模型中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的公平性和透明度？（多選）

A.偏見檢測(cè)

B.算法透明度評(píng)估

C.模型公平性度量

D.注意力可視化

E.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

答案：ABCD

解析：偏見檢測(cè)（A）識(shí)別模型中的偏見；算法透明度評(píng)估（B）提高模型決策過程可理解性；模型公平性度量（C）確保模型對(duì)所有人公平；注意力可視化（D）展示模型關(guān)注點(diǎn)。

6.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)大模型的部署和監(jiān)控？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.模型線上監(jiān)控

E.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

答案：ABCD

解析：容器化部署（A）簡(jiǎn)化模型部署；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（B）提高服務(wù)性能；API調(diào)用規(guī)范（C）確保服務(wù)穩(wěn)定性；模型線上監(jiān)控（D）實(shí)時(shí)監(jiān)控模型狀態(tài)。

7.在多模態(tài)大模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

E.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

答案：ABDE

解析：數(shù)據(jù)融合算法（A）整合多源數(shù)據(jù)；特征工程自動(dòng)化（B）提高數(shù)據(jù)處理效率；異常檢測(cè)（C）識(shí)別數(shù)據(jù)異常；分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（D）支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（E）優(yōu)化訓(xùn)練資源分配。

8.以下哪些技術(shù)可以用于提升多模態(tài)大模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）增強(qiáng)模型泛化；集成學(xué)習(xí)（B）結(jié)合多個(gè)模型提高準(zhǔn)確性；動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）適應(yīng)不同任務(wù)；神經(jīng)架構(gòu)搜索（D）尋找最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)。

9.在多模態(tài)大模型應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化用戶體驗(yàn)？（多選）

A.個(gè)性化教育推薦

B.智能投顧算法

C.AI+物聯(lián)網(wǎng)

D.數(shù)字孿生建模

E.供應(yīng)鏈優(yōu)化

答案：ABCD

解析：個(gè)性化教育推薦（A）提供定制化服務(wù)；智能投顧算法（B）優(yōu)化金融決策；AI+物聯(lián)網(wǎng)（C）實(shí)現(xiàn)智能化控制；數(shù)字孿生建模（D）模擬真實(shí)世界。

10.在多模態(tài)大模型開發(fā)中，以下哪些技術(shù)可以用于確保模型的安全性和合規(guī)性？（多選）

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

答案：ABCD

解析：模型魯棒性增強(qiáng)（A）提高模型對(duì)攻擊的抵抗力；生成內(nèi)容溯源（B）追蹤內(nèi)容來源；監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐（C）遵守相關(guān)法規(guī)；算法透明度評(píng)估（D）提高模型決策過程的可理解性。

三、填空題（共15題）

1.在多模態(tài)大模型中，為了提高訓(xùn)練效率，通常采用___________技術(shù)來實(shí)現(xiàn)模型并行。

答案：模型并行策略

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過在原始模型的基礎(chǔ)上添加___________參數(shù)來微調(diào)模型。

答案：低秩

3.為了提升多模態(tài)大模型的泛化能力，通常會(huì)采用___________策略來持續(xù)訓(xùn)練。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的技術(shù)是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），它由生成器和判別器兩部分組成，其中___________負(fù)責(zé)生成數(shù)據(jù)。

答案：生成器

5.為了加速多模態(tài)大模型的推理，可以采用___________技術(shù)，將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式。

答案：模型量化（INT8/FP16）

6.在云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理大量數(shù)據(jù)。

答案：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)通過將___________的知識(shí)遷移到小模型中，實(shí)現(xiàn)知識(shí)壓縮。

答案：大模型

8.為了減少模型復(fù)雜度，通常會(huì)采用___________技術(shù)來去除不重要的連接或神經(jīng)元。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

9.在評(píng)估多模態(tài)大模型的性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括___________和準(zhǔn)確率。

答案：困惑度

10.為了保護(hù)用戶隱私，多模態(tài)大模型訓(xùn)練過程中可以采用___________技術(shù)，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

答案：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

11.在多模態(tài)大模型中，一種常用的Transformer變體是___________，它特別適用于處理文本數(shù)據(jù)。

答案：BERT

12.為了解決梯度消失問題，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用___________技術(shù)，如ReLU激活函數(shù)。

答案：ReLU

13.在集成學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一種常用的算法，它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹，并采用___________來提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

答案：投票機(jī)制

14.為了提高模型的魯棒性，可以采用___________技術(shù)，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

15.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，一種常用的技術(shù)是___________，用于從圖像中提取特征。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）主要用于提升小模型的性能，而不適用于大模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《深度學(xué)習(xí)模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.4節(jié)，LoRA和QLoRA可以有效地在大模型上進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)，降低計(jì)算成本。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)顯著增加模型的訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。

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3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以通過少量額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)提高模型性能，而不會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)，雖然對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無法完全防止所有類型的攻擊。

4.低精度推理技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版5.3節(jié)，雖然低精度推理可以加快推理速度，但通常會(huì)導(dǎo)致一定的精度損失。

5.云邊端協(xié)同部署可以顯著降低模型的訓(xùn)練成本。

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6.2節(jié)，通過優(yōu)化資源分配和任務(wù)調(diào)度，云邊端協(xié)同部署可以降低模型訓(xùn)練成本。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以提高小模型的性能，但不能提升大模型的性能。

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7.1節(jié)，知識(shí)蒸餾不僅可以提升小模型的性能，也可以應(yīng)用于大模型，提高其性能。

7.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)只能用于減少模型大小，而不能提高推理速度。

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8.3節(jié)，模型量化不僅減少模型大小，還可以提高推理速度和降低功耗。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版9.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝在去除不重要的連接或神經(jīng)元的同時(shí)，可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以提高模型的效率，但會(huì)增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版10.3節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)在提高模型效率的同時(shí)，不會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間。

10.評(píng)估指標(biāo)體系中的困惑度可以全面反映模型的性能。

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11.2節(jié)，困惑度只是評(píng)估模型性能的一個(gè)指標(biāo)，不能全面反映模型的性能。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用多模態(tài)大模型進(jìn)行患者病情診斷，其中包含大量醫(yī)療影像和患者文本病歷數(shù)據(jù)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性，需要確保模型訓(xùn)練和部署過程中的隱私保護(hù)。

問題：針對(duì)上述場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)模型訓(xùn)練和部署方案，并說明如何確保模型訓(xùn)練和部署過程中的隱私保護(hù)。

參考答案：

問題定位：

1.患者數(shù)據(jù)敏感性高，需保護(hù)患者隱私。

2.模型需在多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜。

3.模型部署需考慮到實(shí)時(shí)性和資源限制。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以保護(hù)患者隱私。

2.采用知識(shí)蒸餾技術(shù)將大模型知識(shí)遷移到輕量級(jí)模型，以適應(yīng)資源限制。

3.使用模型量化技術(shù)減少模型大小和提升推理速度。

實(shí)施步驟：

1.選擇合適的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，如FederatedLearningFramework(FLlib)。

2.在每個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的設(shè)備上部署聯(lián)邦學(xué)習(xí)客戶端，用于本地模型訓(xùn)練。

3.通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)器聚合所有客戶端的模型更新。

4.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)器端，使用知識(shí)蒸餾技術(shù)訓(xùn)練輕量級(jí)模型。

5.在輕量級(jí)模型上進(jìn)行量化，轉(zhuǎn)換為INT8格式以減少模型大小和加速推