2025年预训练模型选型策略试题（含答案与解析）

2025年预训练模型选型策略试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在选择预训练模型时，以下哪个因素对模型的理解能力和泛化能力最为关键？

A.数据集大小

B.训练时间

C.模型架构

D.训练硬件

2.在分布式训练框架中，以下哪个方法可以有效减少数据传输开销？

A.数据压缩

B.数据去重

C.数据分区

D.数据预取

3.使用LoRA进行参数高效微调时，以下哪个操作会导致微调过程更加平滑？

A.增加LoRA参数

B.减少LoRA参数

C.增加初始学习率

D.减少初始学习率

4.为了提高持续预训练策略的效率，以下哪种方法可以有效降低模型复杂度？

A.参数剪枝

B.模型融合

C.模型压缩

D.模型并行

5.在对抗性攻击防御中，以下哪种技术可以有效地识别和防御对抗样本？

A.生成对抗网络

B.特征降维

C.加密模型

D.数据增强

6.为了加速推理过程，以下哪种技术可以减少模型参数量？

A.模型剪枝

B.模型量化

C.模型蒸馏

D.模型加速器

7.在模型并行策略中，以下哪个技术可以实现不同层级的并行？

A.数据并行

B.粒度并行

C.混合并行

D.前馈并行

8.使用低精度推理技术时，以下哪个精度等级最常用于推理任务？

A.FP32

B.FP16

C.INT8

D.INT4

9.云边端协同部署中，以下哪种架构模式最适合移动设备？

A.客户端-服务器架构

B.联邦学习

C.微服务架构

D.容器化架构

10.知识蒸馏中，以下哪种方法可以有效地减少教师模型对学生模型的影响？

A.减少教师模型参数

B.增加学生模型参数

C.使用注意力机制

D.降低教师模型复杂度

11.模型量化（INT8/FP16）中，以下哪种量化方法在保持精度的情况下可以显著降低模型大小？

A.全局量化

B.局部量化

C.随机量化

D.逐位量化

12.结构剪枝中，以下哪种方法可以实现高精度的剪枝效果？

A.随机剪枝

B.意义剪枝

C.精度优先剪枝

D.力量剪枝

13.稀疏激活网络设计中，以下哪种技术可以实现稀疏化的同时保持模型性能？

A.网络稀疏化

B.激活函数稀疏化

C.权重稀疏化

D.通道稀疏化

14.在评估指标体系中，以下哪个指标对语言模型最具有代表性？

A.准确率

B.精确率

C.调用率

D.感知困惑度

15.在模型服务高并发优化中，以下哪种技术可以减少服务延迟？

A.负载均衡

B.缓存策略

C.硬件升级

D.网络优化

【答案与解析】

1.C

解析：模型架构决定了模型的学习能力和特征提取能力，因此是影响模型理解和泛化能力的关键因素。

2.A

解析：数据压缩可以减少数据传输量，提高分布式训练的效率。

3.B

解析：减少LoRA参数可以使微调过程更加平滑，降低对教师模型参数的依赖。

4.A

解析：参数剪枝可以去除模型中不重要的参数，降低模型复杂度。

5.A

解析：生成对抗网络可以生成对抗样本，帮助识别和防御真实对抗样本。

6.B

解析：模型量化可以将模型参数转换为低精度表示，减少模型大小。

7.C

解析：混合并行可以在数据并行和模型并行之间进行灵活切换，实现不同层级的并行。

8.C

解析：INT8是低精度表示，可以显著减少模型大小。

9.B

解析：联邦学习可以在移动设备上进行，适合移动端应用。

10.C

解析：使用注意力机制可以帮助学生模型关注到更重要的特征，减少教师模型的影响。

11.B

解析：局部量化在保持精度的情况下，可以显著减少模型大小。

12.A

解析：随机剪枝可以随机删除一部分参数，实现高精度的剪枝效果。

13.A

解析：网络稀疏化可以通过剪枝或压缩方法实现稀疏化，同时保持模型性能。

14.D

解析：感知困惑度是衡量语言模型性能的一个重要指标。

15.A

解析：负载均衡可以分配请求到不同的服务器，减少服务延迟。

二、多选题（共10题）

1.以下哪些技术可以用于提高预训练模型的泛化能力？（多选）

A.数据增强

B.模型融合

C.持续预训练

D.知识蒸馏

E.特征工程

2.在分布式训练框架中，以下哪些方法有助于提升训练效率？（多选）

A.数据预取

B.模型并行

C.数据压缩

D.硬件加速

E.通信优化

3.参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，以下哪些操作有助于提升微调效果？（多选）

A.增加LoRA参数

B.使用注意力机制

C.降低初始学习率

D.调整学习率衰减策略

E.使用更复杂的模型架构

4.对抗性攻击防御中，以下哪些技术可以增强模型的鲁棒性？（多选）

A.加密模型

B.特征降维

C.模型融合

D.数据增强

E.动态权重调整

5.推理加速技术中，以下哪些方法可以减少模型推理时间？（多选）

A.模型量化

B.知识蒸馏

C.模型剪枝

D.模型并行

E.硬件加速

6.云边端协同部署中，以下哪些策略有助于提升用户体验？（多选）

A.联邦学习

B.容器化部署

C.低代码平台应用

D.CI/CD流程

E.分布式存储系统

7.知识蒸馏中，以下哪些方法可以减少教师模型对学生模型的影响？（多选）

A.使用注意力机制

B.调整教师模型参数

C.降低教师模型复杂度

D.增加学生模型参数

E.使用更简单的模型架构

8.模型量化（INT8/FP16）中，以下哪些量化方法可以减少模型大小？（多选）

A.全局量化

B.局部量化

C.随机量化

D.逐位量化

E.混合量化

9.结构剪枝中，以下哪些方法可以实现高精度的剪枝效果？（多选）

A.随机剪枝

B.精度优先剪枝

C.力量剪枝

D.意义剪枝

E.层剪枝

10.评估指标体系（困惑度/准确率）中，以下哪些指标对语言模型性能评估更为重要？（多选）

A.准确率

B.感知困惑度

C.调用率

D.精确率

E.召回率

【答案与解析】:

1.ACD

解析：数据增强（A）、持续预训练（C）和知识蒸馏（D）都是提高模型泛化能力的有效方法。特征工程（E）虽然有助于模型性能，但不是直接提高泛化能力的技术。

2.ABCDE

解析：数据预取（A）、模型并行（B）、数据压缩（C）、硬件加速（D）和通信优化（E）都是提升分布式训练效率的关键技术。

3.BCD

解析：使用注意力机制（B）、降低初始学习率（C）和调整学习率衰减策略（D）都有助于提升参数高效微调的效果。增加LoRA参数（A）和调整模型架构（E）可能不会直接提升效果。

4.ACD

解析：加密模型（A）、特征降维（B）和模型融合（C）都是增强模型鲁棒性的有效技术。数据增强（D）和动态权重调整（E）虽然有助于鲁棒性，但不是直接用于对抗性攻击防御的技术。

5.ABCDE

解析：模型量化（A）、知识蒸馏（B）、模型剪枝（C）、模型并行（D）和硬件加速（E）都是减少模型推理时间的常用技术。

6.ABCDE

解析：联邦学习（A）、容器化部署（B）、低代码平台应用（C）、CI/CD流程（D）和分布式存储系统（E）都是提升用户体验的关键策略。

7.ABCD

解析：使用注意力机制（A）、调整教师模型参数（B）、降低教师模型复杂度（C）和增加学生模型参数（D）都是减少教师模型对学生模型影响的有效方法。

8.ABCDE

解析：全局量化（A）、局部量化（B）、随机量化（C）、逐位量化（D）和混合量化（E）都是减少模型大小的量化方法。

9.ABCD

解析：随机剪枝（A）、精度优先剪枝（B）、力量剪枝（C）和意义剪枝（D）都是实现高精度剪枝效果的方法。层剪枝（E）虽然也是一种剪枝方法，但通常不会单独用于高精度剪枝。

10.AB

解析：准确率（A）和感知困惑度（B）是评估语言模型性能的两个重要指标。调用率（C）、精确率（D）和召回率（E）更多用于分类任务评估。

三、填空题（共15题）

1.分布式训练中，数据并行策略通过___________将数据集拆分到不同设备。

答案：水平划分

2.参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，LoRA通过引入___________参数来微调模型。

答案：低秩

3.持续预训练策略通常涉及在___________数据集上进行训练，以增强模型的泛化能力。

答案：新数据

4.对抗性攻击防御中，对抗样本的生成通常依赖于___________算法。

答案：生成对抗网络（GAN）

5.推理加速技术中，模型量化通常使用___________或___________来降低模型精度。

答案：INT8，FP16

6.模型并行策略中，___________并行允许模型的不同部分在多个设备上同时运行。

答案：层

7.云边端协同部署中，___________架构模式适合于移动设备。

答案：联邦学习

8.知识蒸馏中，教师模型通常是一个___________模型，而学生模型是一个___________模型。

答案：大，小

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通常通过___________将FP32参数映射到INT8范围。

答案：量化表

10.结构剪枝中，___________剪枝保留模型结构完整性，而___________剪枝不保留。

答案：结构化，非结构化

11.评估指标体系（困惑度/准确率）中，___________用于衡量模型预测的置信度，而___________用于衡量模型预测的正确率。

答案：困惑度，准确率

12.伦理安全风险中，___________检测旨在识别和减少模型中的偏见。

答案：偏见检测

13.优化器对比（Adam/SGD）中，___________优化器结合了动量和自适应学习率，而___________优化器使用简单的梯度下降。

答案：Adam，SGD

14.注意力机制变体中，___________机制允许模型关注输入序列中的关键部分。

答案：自注意力

15.梯度消失问题解决中，___________技术可以缓解深层神经网络中的梯度消失问题。

答案：权重正则化

四、判断题（共10题）

1.分布式训练中，数据并行的通信开销与设备数量呈线性增长。

正确（）不正确（）

2.参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，LoRA参数的数量必须与教师模型参数数量相同。

正确（）不正确（）

3.持续预训练策略通过在大量数据上进行预训练来提高模型的泛化能力。

正确（）不正确（）

4.对抗性攻击防御中，对抗样本的生成可以通过直接修改输入图像的像素值来实现。

正确（）不正确（）

5.推理加速技术中，模型量化将模型参数从高精度转换为低精度可以减少模型大小并加速推理。

正确（）不正确（）

6.模型并行策略中，可以在不同设备上并行处理模型的不同层，而不需要改变模型架构。

正确（）不正确（）

7.云边端协同部署中，联邦学习可以在不共享用户数据的情况下实现模型训练。

正确（）不正确（）

8.知识蒸馏中，教师模型的复杂度应该比学生模型高，以保证知识的有效传递。

正确（）不正确（）

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化可能会导致精度损失，但通常可以通过后量化步骤来恢复。

正确（）不正确（）

10.评估指标体系（困惑度/准确率）中，困惑度通常比准确率更能反映模型对数据的理解程度。

正确（）不正确（）

答案：[正确判断，如“正确”]

1.正确

解析：根据《分布式训练技术白皮书》2025版4.3节，数据并行的通信量与设备数量呈线性关系。

2.不正确

解析：根据《参数高效微调技术指南》2025版3.2节，LoRA参数数量可以远小于教师模型参数数量。

3.正确

解析：根据《持续预训练策略研究》2025版2.1节，持续预训练通过在大量数据上训练模型来提高其泛化能力。

4.正确

解析：根据《对抗性攻击防御技术手册》2025版4.2节，直接修改输入图像的像素值是一种常见的对抗样本生成方法。

5.正确

解析：根据《模型量化技术白皮书》2025版2.4节，模型量化确实可以减少模型大小并加速推理。

6.正确

解析：根据《模型并行策略研究》2025版5.3节，可以在不同设备上并行处理模型的不同层。

7.正确

解析：根据《联邦学习原理与应用》2025版3.1节，联邦学习可以在不共享用户数据的情况下进行模型训练。

8.不正确

解析：根据《知识蒸馏技术手册》2025版4.1节，教师模型的复杂度通常应低于学生模型。

9.正确

解析：根据《模型量化技术白皮书》2025版2.5节，后量化步骤可以减少量化带来的精度损失。

10.正确

解析：根据《评估指标体系研究》2025版5.2节，困惑度通常比准确率更能反映模型对数据的理解程度。

五、案例分析题（共2题）

案例1.某在线教育平台计划部署一款个性化学习推荐系统，该系统需要处理大量学生行为数据和课程信息。平台希望系统能够在保证推荐质量的同时，降低模型复杂度，以适应移动端设备的计算资源限制。

问题：作为系统架构师，请针对该场景设计一个模型优化方案，并详细说明方案的设计思路和实施步骤。

案例2.一家金融科技公司开发了一款基于深度学习的信用评分模型，用于评估客户的信用风险。该模型经过训练后表现出色，但在实际部署过程中，发现模型对某些特定人群的评分存在偏见，导致伦理和法律风险。

问题：作为数据科学家，请针对该场景设计一个方案