2025年大模型在能源地質(zhì)中的非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在使用大模型進(jìn)行非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠有效提高模型的預(yù)測(cè)精度？

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

2.在能源地質(zhì)大模型訓(xùn)練過(guò)程中，如何有效減少過(guò)擬合？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

3.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中提高模型的泛化能力？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

4.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何處理模型訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失問(wèn)題？

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

5.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)特征工程自動(dòng)化？

A.異常檢測(cè)

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.Transformer變體（BERT/GPT）

D.MoE模型

6.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何解決模型并行策略中的數(shù)據(jù)同步問(wèn)題？

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

7.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)圖文檢索？

A.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

B.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

C.AGI技術(shù)路線

D.元宇宙AI交互

8.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何進(jìn)行模型魯棒性增強(qiáng)？

A.生成內(nèi)容溯源

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

9.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)注意力可視化？

A.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

B.技術(shù)面試真題

C.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

D.性能瓶頸分析

10.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何進(jìn)行模型線上監(jiān)控？

A.技術(shù)選型決策

B.技術(shù)文檔撰寫(xiě)

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

11.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法？

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

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

12.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何進(jìn)行標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗？

A.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

B.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.異常檢測(cè)

13.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)模型量化？

A.INT8對(duì)稱量化

B.知識(shí)蒸餾

C.通道剪枝

D.動(dòng)態(tài)批處理

14.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型中，如何處理模型訓(xùn)練過(guò)程中的偏見(jiàn)檢測(cè)問(wèn)題？

A.內(nèi)容安全過(guò)濾

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.注意力機(jī)制變體

D.梯度消失問(wèn)題解決

15.如何在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化？

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型線上監(jiān)控

答案：

1.B

2.A

3.C

4.B

5.A

6.C

7.B

8.D

9.A

10.C

11.B

12.A

13.A

14.C

15.C

解析：

1.B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型上添加小參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，可以顯著提高模型的預(yù)測(cè)精度。

2.A.分布式訓(xùn)練框架可以將訓(xùn)練任務(wù)分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，提高訓(xùn)練效率，減少過(guò)擬合。

3.C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)減少網(wǎng)絡(luò)中激活的神經(jīng)元數(shù)量，可以有效提高模型的泛化能力。

4.B.注意力機(jī)制變體可以在模型中引入注意力機(jī)制，幫助模型關(guān)注重要的特征，從而解決梯度消失問(wèn)題。

5.A.異常檢測(cè)可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段識(shí)別和清洗異常數(shù)據(jù)，提高模型訓(xùn)練質(zhì)量。

6.C.數(shù)據(jù)融合算法可以將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，提高模型的泛化能力。

7.B.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）可以用于生成與油氣藏預(yù)測(cè)相關(guān)的圖文信息，輔助決策。

8.D.模型公平性度量可以通過(guò)評(píng)估模型在不同群體上的表現(xiàn)，確保模型的公平性。

9.A.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用可以幫助解釋模型預(yù)測(cè)結(jié)果，提高模型的可信度。

10.C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以通過(guò)優(yōu)化模型服務(wù)架構(gòu)和資源分配，提高模型服務(wù)的響應(yīng)速度。

11.B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以自動(dòng)選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，提高標(biāo)注效率。

12.A.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗可以通過(guò)去除重復(fù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，提高標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。

13.A.INT8對(duì)稱量化通過(guò)將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，可以降低模型計(jì)算量，提高推理速度。

14.C.注意力機(jī)制變體可以在模型中引入注意力機(jī)制，幫助模型關(guān)注重要的特征，從而解決偏見(jiàn)檢測(cè)問(wèn)題。

15.C.容器化部署（Docker/K8s）可以將模型服務(wù)部署在容器中，提高服務(wù)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。

二、多選題（共10題）

1.在大模型應(yīng)用于能源地質(zhì)非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪些技術(shù)有助于提高預(yù)測(cè)效率和準(zhǔn)確性？（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.推理加速技術(shù)

F.模型并行策略

G.知識(shí)蒸餾

H.模型量化（INT8/FP16）

I.結(jié)構(gòu)剪枝

J.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABEFG

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理；參數(shù)高效微調(diào)（B）有助于模型在特定任務(wù)上的快速適應(yīng)；推理加速技術(shù)（E）可以提高預(yù)測(cè)速度；知識(shí)蒸餾（G）能夠?qū)⒋笮湍Ｐ偷奶匦詡鬟f給小模型；模型量化（H）減少模型計(jì)算量，提高效率；結(jié)構(gòu)剪枝（I）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（J）可以降低模型復(fù)雜度，提高準(zhǔn)確率。

2.為了提升非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)模型的魯棒性，以下哪些策略是有效的？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見(jiàn)檢測(cè)

D.內(nèi)容安全過(guò)濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

F.生成內(nèi)容溯源

G.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

H.算法透明度評(píng)估

I.模型公平性度量

J.注意力可視化

答案：AEF

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（A）有助于評(píng)估模型性能；偏見(jiàn)檢測(cè)（C）可以減少模型在特定群體上的不公平表現(xiàn)；模型魯棒性增強(qiáng)（E）可以增強(qiáng)模型對(duì)異常輸入的抵抗能力。

3.在進(jìn)行非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些技術(shù)可以優(yōu)化模型性能？（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(wèn)題解決

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

E.特征工程自動(dòng)化

F.異常檢測(cè)

G.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

H.Transformer變體（BERT/GPT）

I.MoE模型

J.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ACD

解析：注意力機(jī)制變體（A）有助于模型關(guān)注重要特征；梯度消失問(wèn)題解決（C）可以優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程；集成學(xué)習(xí)（D）可以提升模型預(yù)測(cè)能力。

4.為了在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)高效的云邊端協(xié)同部署，以下哪些技術(shù)是關(guān)鍵的？（多選）

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

E.API調(diào)用規(guī)范

F.自動(dòng)化標(biāo)注工具

G.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

H.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

I.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

J.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：BCDE

解析：低代碼平臺(tái)應(yīng)用（B）和CI/CD流程（C）可以提高部署效率；容器化部署（D）有助于簡(jiǎn)化部署過(guò)程；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）確保服務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。

5.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型開(kāi)發(fā)中，以下哪些技術(shù)有助于數(shù)據(jù)融合？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

E.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

F.AGI技術(shù)路線

G.元宇宙AI交互

H.腦機(jī)接口算法

I.GPU集群性能優(yōu)化

J.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)融合算法（A）可以整合不同數(shù)據(jù)源；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）可以將知識(shí)從一個(gè)模態(tài)遷移到另一個(gè)模態(tài)；圖文檢索（C）和醫(yī)學(xué)影像分析（D）可以處理多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)。

6.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)有助于解決梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.梯度消失問(wèn)題解決

E.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

F.特征工程自動(dòng)化

G.異常檢測(cè)

H.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

I.Transformer變體（BERT/GPT）

J.MoE模型

答案：ABD

解析：優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）（A）可以幫助調(diào)整學(xué)習(xí)率；注意力機(jī)制變體（B）可以使模型專(zhuān)注于重要信息；梯度消失問(wèn)題解決（D）直接針對(duì)梯度消失問(wèn)題。

7.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的可解釋性？（多選）

A.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

B.技術(shù)面試真題

C.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

D.性能瓶頸分析

E.技術(shù)選型決策

F.技術(shù)文檔撰寫(xiě)

G.模型線上監(jiān)控

H.注意力可視化

I.算法透明度評(píng)估

J.模型公平性度量

答案：ADH

解析：注意力可視化（H）可以幫助理解模型決策過(guò)程；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（A）提供了模型解釋的方法；模型線上監(jiān)控（G）有助于實(shí)時(shí)分析模型表現(xiàn)。

8.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中，以下哪些技術(shù)有助于優(yōu)化模型訓(xùn)練？（多選）

A.低精度推理

B.云邊端協(xié)同部署

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

F.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

G.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

H.偏見(jiàn)檢測(cè)

I.內(nèi)容安全過(guò)濾

J.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：CDIJ

解析：低精度推理（A）可以降低計(jì)算需求；模型量化（C）和結(jié)構(gòu)剪枝（D）可以減少模型復(fù)雜度；優(yōu)化器對(duì)比（J）有助于選擇最佳優(yōu)化策略。

9.為了在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中確保模型的安全性和可靠性，以下哪些技術(shù)是必須的？（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

F.注意力可視化

G.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

H.偏見(jiàn)檢測(cè)

I.內(nèi)容安全過(guò)濾

J.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ACD

解析：模型魯棒性增強(qiáng)（A）可以提升模型對(duì)異常輸入的抵抗能力；監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐（C）確保模型遵循相關(guān)法規(guī)；算法透明度評(píng)估（D）有助于理解和信任模型。

10.在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型開(kāi)發(fā)中，以下哪些技術(shù)有助于提升模型的泛化能力？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.Transformer變體（BERT/GPT）

E.MoE模型

F.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

G.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

H.數(shù)據(jù)融合算法

I.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

J.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

答案：ABCHI

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以幫助發(fā)現(xiàn)和選擇有用的特征；異常檢測(cè)（B）可以排除異常數(shù)據(jù)；Transformer變體（D）和MoE模型（E）可以處理復(fù)雜的特征表示；動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（F）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（G）可以探索模型架構(gòu)；數(shù)據(jù)融合算法（H）可以整合多種數(shù)據(jù)源，提升泛化能力。

三、填空題（共15題）

1.在能源地質(zhì)非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)的大模型訓(xùn)練中，分布式訓(xùn)練框架常采用___________技術(shù)來(lái)加速訓(xùn)練過(guò)程。

答案：多機(jī)并行

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型上添加___________參數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速適應(yīng)特定任務(wù)。

答案：小

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中，通過(guò)不斷添加___________數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。

答案：領(lǐng)域

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通常用于對(duì)抗___________攻擊，提高模型魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，___________技術(shù)通過(guò)減少模型計(jì)算量來(lái)提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略在能源地質(zhì)大模型訓(xùn)練中，通過(guò)將___________分配到不同的計(jì)算設(shè)備上，提高訓(xùn)練效率。

答案：計(jì)算任務(wù)

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)提供計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間。

答案：云端

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

答案：知識(shí)蒸餾

9.模型量化（INT8/FP16）中，___________通過(guò)將模型參數(shù)和激活值轉(zhuǎn)換為較低精度來(lái)減少模型大小。

答案：量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過(guò)移除___________，減少模型復(fù)雜度和計(jì)算量。

答案：冗余神經(jīng)元

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)降低___________，減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：激活率

12.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

答案：準(zhǔn)確率

13.偏見(jiàn)檢測(cè)技術(shù)旨在識(shí)別和減少模型中的___________，提高模型的公平性。

答案：偏見(jiàn)

14.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）中，___________優(yōu)化器因其自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整能力而被廣泛使用。

答案：Adam

15.注意力機(jī)制變體在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)模型中，通過(guò)___________機(jī)制，使模型關(guān)注重要特征。

答案：注意力

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中，通過(guò)增加模型參數(shù)數(shù)量來(lái)提升性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，LoRA/QLoRA通過(guò)添加少量參數(shù)而非增加參數(shù)數(shù)量來(lái)實(shí)現(xiàn)性能提升。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略在能源地質(zhì)大模型訓(xùn)練中，需要定期重新訓(xùn)練整個(gè)模型。

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)練通常在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，而非重新訓(xùn)練整個(gè)模型。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對(duì)抗樣本的攻擊。

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5.1節(jié)，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)型的對(duì)抗樣本攻擊。

4.模型并行策略在能源地質(zhì)大模型訓(xùn)練中，可以顯著減少訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行策略研究》2025版4.1節(jié)，模型并行可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)設(shè)備上，從而顯著減少訓(xùn)練時(shí)間。

5.低精度推理在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中，會(huì)導(dǎo)致模型性能大幅下降。

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(shū)》2025版3.2節(jié)，雖然低精度推理會(huì)降低模型精度，但通過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕呗裕梢员３州^高的性能。

6.云邊端協(xié)同部署在能源地質(zhì)大模型中，主要依賴于云端資源。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版2.1節(jié)，云邊端協(xié)同部署是利用云端、邊緣和端側(cè)資源，而非僅依賴于云端。

7.知識(shí)蒸餾在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中，只能用于將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

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4.2節(jié)，知識(shí)蒸餾不僅可以用于大模型到小模型的遷移，還可以用于跨領(lǐng)域遷移。

8.模型量化（INT8/FP16）在能源地質(zhì)大模型中，可以顯著降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)，INT8/FP16量化可以減少模型參數(shù)和激活值的精度，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。

9.結(jié)構(gòu)剪枝在非常規(guī)油氣藏預(yù)測(cè)中，可以減少模型參數(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：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝雖然可以減少模型參數(shù)數(shù)量，但可能會(huì)影響模型性能，需要仔細(xì)設(shè)計(jì)。

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)在能源地質(zhì)大模型中，可以提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)指南》2025版4.1節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)通過(guò)降低激活率，可以減少計(jì)算量，從而提高推理速度。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某能源公司計(jì)劃利用大模型進(jìn)行非常規(guī)油氣藏的預(yù)測(cè)分析，收集了大量的地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括地震數(shù)據(jù)、地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖、巖石物理性質(zhì)等。公司希望利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)高精度的預(yù)測(cè)模型，以輔助油氣藏的勘探和開(kāi)發(fā)。

問(wèn)題：作為該項(xiàng)目的AI工程師，請(qǐng)針對(duì)以下問(wèn)題提出解決方案：

1.如何選擇合適的分布式訓(xùn)練框架來(lái)處理大規(guī)模地質(zhì)數(shù)據(jù)集？

2.如何通過(guò)參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型性能，同時(shí)保持訓(xùn)練效率？

3.如何設(shè)