人工智能模型壓縮工程師崗位招聘考試試卷及答案人工智能模型壓縮工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.模型量化中，將權(quán)重和激活值從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)的方法稱為______量化。2.模型剪枝的核心是去除網(wǎng)絡中______的權(quán)重或神經(jīng)元。3.知識蒸餾中，教師模型輸出的______信息（包含類間關系）可用于指導學生模型訓練。4.常見輕量化模型如MobileNet依賴______卷積減少計算量。5.模型壓縮的核心目標是在保持精度的前提下，降低模型的______和計算量。6.結(jié)構(gòu)化剪枝通常裁剪______（如卷積核、通道）而非單個權(quán)重。7.量化感知訓練（QAT）是在______階段就考慮量化誤差，提升量化后精度。8.YOLOv8Nano采用______方法進一步壓縮模型。9.模型壓縮后推理速度提升主要源于減少______操作的數(shù)量。10.稀疏性剪枝通過增加模型的______權(quán)重比例實現(xiàn)壓縮。答案：1.INT82.冗余3.軟標簽（或logits）4.深度可分離5.參數(shù)量（或內(nèi)存占用）6.結(jié)構(gòu)單元7.訓練8.蒸餾（或量化+剪枝）9.乘加（MAC）10.零值（稀疏）二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于“無數(shù)據(jù)壓縮”的是？A.量化感知訓練B.結(jié)構(gòu)化剪枝（無數(shù)據(jù)）C.知識蒸餾D.量化校準2.MobileNetV2的核心改進是______？A.殘差連接B.倒殘差結(jié)構(gòu)C.注意力機制D.分組卷積3.模型壓縮中“FLOPs”指______？A.浮點運算次數(shù)B.參數(shù)量C.內(nèi)存占用D.推理時間4.以下屬于非結(jié)構(gòu)化剪枝的是？A.通道剪枝B.卷積核剪枝C.權(quán)重剪枝D.層剪枝5.TensorRT不支持的壓縮方法是？A.INT8量化B.FP16量化C.知識蒸餾D.權(quán)重剪枝6.知識蒸餾中，學生與教師模型需一致的是______？A.輸入輸出維度B.參數(shù)量C.結(jié)構(gòu)D.激活函數(shù)7.非卷積類輕量化模型是？A.MobileNetB.EfficientNetC.TransformerTinyD.ShuffleNet8.量化后精度下降的主要原因是？A.參數(shù)量減少B.數(shù)值精度損失C.結(jié)構(gòu)缺失D.數(shù)據(jù)不足9.端側(cè)部署目標不包括？A.降內(nèi)存B.提速度C.保精度D.增參數(shù)量10.屬于動態(tài)壓縮的是？A.靜態(tài)量化B.動態(tài)量化C.通道剪枝D.知識蒸餾答案：1.B2.B3.A4.C5.C6.A7.C8.B9.D10.B三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.模型壓縮主要類型包括______？A.量化B.剪枝C.知識蒸餾D.輕量化設計2.量化分類包括______？A.靜態(tài)量化B.動態(tài)量化C.QATD.混合精度量化3.結(jié)構(gòu)化剪枝對象包括______？A.通道B.卷積核C.層D.單個權(quán)重4.知識蒸餾關鍵要素包括______？A.教師模型B.學生模型C.溫度系數(shù)D.軟標簽5.輕量化模型常用技術(shù)包括______？A.深度可分離卷積B.分組卷積C.注意力機制D.倒殘差6.壓縮評估指標包括______？A.參數(shù)量B.FLOPsC.推理速度D.準確率7.量化工具包括______？A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.PyTorchQuantizationD.TensorFlowLite8.剪枝步驟通常包括______？A.重要性評估B.裁剪C.微調(diào)D.量化9.知識蒸餾應用場景包括______？A.模型輕量化B.跨任務遷移C.低資源訓練D.模型修復10.以下屬于輕量化模型的是______？A.MobileNetV3B.EfficientNet-LiteC.ResNet50D.YOLOv8Nano答案：1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABD6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABD四、判斷題（每題2分，共20分）1.模型量化一定會導致精度下降。（）2.知識蒸餾溫度系數(shù)越大，軟標簽越“硬”。（）3.結(jié)構(gòu)化剪枝比非結(jié)構(gòu)化剪枝更易硬件部署。（）4.MobileNet深度可分離卷積參數(shù)量是普通卷積的1/9左右。（）5.量化感知訓練不需要訓練數(shù)據(jù)。（）6.剪枝后必須微調(diào)才能恢復精度。（）7.動態(tài)量化適用于所有模型類型。（）8.EfficientNet通過縮放深度、寬度、分辨率實現(xiàn)輕量化。（）9.FLOPs減少一定導致推理速度提升。（）10.知識蒸餾只能用大模型教小模型。（）答案：1.×2.×3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述量化感知訓練（QAT）的核心原理及優(yōu)勢。答案：QAT在訓練階段模擬量化過程，正向傳播插入偽量化節(jié)點（模擬8位量化的舍入/截斷），反向傳播優(yōu)化權(quán)重以適應量化誤差。優(yōu)勢：避免量化后精度驟降，適配復雜模型（如Transformer），支持端側(cè)部署（平衡壓縮比與精度），相比后量化對動態(tài)激活模型適配性更好。2.說明結(jié)構(gòu)化剪枝與非結(jié)構(gòu)化剪枝的區(qū)別及適用場景。答案：結(jié)構(gòu)化剪枝裁剪通道/卷積核/層（規(guī)則結(jié)構(gòu)，易硬件適配）；非結(jié)構(gòu)化剪枝裁剪單個冗余權(quán)重（稀疏結(jié)構(gòu)，需專用庫加速）。適用場景：結(jié)構(gòu)化剪枝用于端側(cè)部署（需快速推理）；非結(jié)構(gòu)化剪枝用于云側(cè)（追求高壓縮比）。3.解釋知識蒸餾中“軟標簽”的作用。答案：軟標簽（帶溫度系數(shù)的logits）比硬標簽（one-hot）包含類間關系信息（如“貓”“狗”的相似性）。作用：指導學生學習類間關聯(lián)，提升泛化能力；減少標注依賴；使學生在小樣本下學習教師隱性知識（如物體特征）。4.列舉三種輕量化模型技術(shù)及核心思想。答案：1.深度可分離卷積（MobileNet）：拆分普通卷積為深度卷積+逐點卷積，降計算量；2.倒殘差（MobileNetV2）：升維→深度卷積→降維，避免低維特征丟失；3.分組卷積（ShuffleNet）：通道分組卷積后shuffle，減少計算同時保持特征交互。六、討論題（每題5分，共10分）1.某端側(cè)設備內(nèi)存1GB，需部署目標檢測模型，如何結(jié)合多種壓縮方法實現(xiàn)最優(yōu)部署？答案：步驟：①選輕量化基礎模型（YOLOv8Nano，3.2M參數(shù)量）；②結(jié)構(gòu)化剪枝（裁剪30%冗余通道，微調(diào)恢復精度）；③量化感知訓練（INT8量化，內(nèi)存降為1/4）；④知識蒸餾（用YOLOv8Large做教師，提升精度）。評估：內(nèi)存<500MB，推理速度>30FPS，mAP>0.8（COCO）。注意硬件適配（TensorRT支持INT8），避免過度剪枝。2.分析Transformer模型壓縮的難點及解決思路。答案：難點：①注意力O(n2)復雜度冗余；②參數(shù)量大（BERT-base110M）；③動態(tài)激活導致量化精度低