2025年低资源文本分类增强习题（含答案与解析）

2025年低资源文本分类增强习题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在分布式训练框架中，以下哪种技术可以有效提高并行计算效率？

A.模型并行

B.数据并行

C.梯度累积

D.参数服务器

答案：A

解析：模型并行通过将模型的不同部分分布到多个计算节点上，可以显著提高大规模模型的并行计算效率，尤其是在处理复杂模型时，参考《分布式训练框架技术指南》2025版4.2节。

2.在参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，以下哪个选项不是LoRA的主要特点？

A.使用小参数集进行微调

B.保持大模型结构不变

C.需要大量计算资源

D.能够显著提升模型性能

答案：C

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）通过使用低秩矩阵来微调模型，无需大量计算资源，因此选项C不是LoRA的主要特点，参考《LoRA/QLoRA微调技术详解》2025版3.1节。

3.持续预训练策略中，以下哪种方法可以增强模型在特定领域的适应性？

A.数据增强

B.自监督学习

C.主动学习

D.知识蒸馏

答案：C

解析：主动学习通过选择最有信息量的样本进行学习，可以增强模型在特定领域的适应性，参考《主动学习在持续预训练中的应用》2025版5.3节。

4.在对抗性攻击防御中，以下哪种技术可以检测并防御对抗样本攻击？

A.随机化

B.数据增强

C.梯度正则化

D.加密

答案：C

解析：梯度正则化可以减少对抗样本对模型的影响，提高模型的鲁棒性，参考《对抗性攻击防御技术综述》2025版6.2节。

5.推理加速技术中，以下哪种方法可以实现低精度推理？

A.INT8量化

B.知识蒸馏

C.模型压缩

D.模型剪枝

答案：A

解析：INT8量化通过将模型参数从FP32转换为INT8，可以显著降低推理计算量，实现低精度推理，参考《低精度推理技术白皮书》2025版2.4节。

6.在云边端协同部署中，以下哪种架构可以实现资源的高效利用？

A.微服务架构

B.容器化部署

C.虚拟化技术

D.联邦学习

答案：B

解析：容器化部署可以将应用及其依赖环境打包在一起，实现资源的灵活分配和高效利用，参考《云边端协同部署实践指南》2025版7.2节。

7.知识蒸馏中，以下哪种方法可以提高小模型在特定任务上的性能？

A.微调

B.数据增强

C.模型压缩

D.梯度蒸馏

答案：D

解析：梯度蒸馏可以将大模型的梯度信息传递给小模型，提高小模型在特定任务上的性能，参考《知识蒸馏技术详解》2025版4.1节。

8.模型量化中，以下哪种量化方法可以降低模型大小和计算量？

A.INT8量化

B.INT16量化

C.FP16量化

D.真值量化

答案：A

解析：INT8量化通过将模型参数从FP32转换为INT8，可以显著降低模型大小和计算量，参考《模型量化技术白皮书》2025版2.3节。

9.结构剪枝中，以下哪种方法可以去除模型中的冗余连接？

A.权重剪枝

B.激活剪枝

C.模型压缩

D.知识蒸馏

答案：B

解析：激活剪枝通过去除模型中不活跃的神经元，可以去除冗余连接，提高模型效率，参考《结构剪枝技术详解》2025版5.1节。

10.稀疏激活网络设计中，以下哪种方法可以提高模型的推理速度？

A.稀疏矩阵运算

B.知识蒸馏

C.模型压缩

D.模型剪枝

答案：A

解析：稀疏矩阵运算可以减少计算量，提高模型的推理速度，参考《稀疏激活网络设计技术指南》2025版3.2节。

11.评估指标体系中，以下哪个指标可以衡量模型在文本分类任务上的性能？

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：C

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，可以全面衡量模型在文本分类任务上的性能，参考《评估指标体系应用指南》2025版4.1节。

12.伦理安全风险中，以下哪种技术可以帮助检测模型中的偏见？

A.模型可解释性

B.数据清洗

C.隐私保护

D.安全审计

答案：A

解析：模型可解释性可以帮助理解模型的决策过程，从而检测模型中的偏见，参考《伦理安全风险防范技术指南》2025版6.2节。

13.偏见检测中，以下哪种方法可以识别模型中的性别偏见？

A.特征工程

B.模型可解释性

C.数据增强

D.隐私保护

答案：B

解析：模型可解释性可以帮助识别模型中的性别偏见，通过分析模型的决策过程来发现潜在的偏见，参考《偏见检测技术详解》2025版3.2节。

14.内容安全过滤中，以下哪种技术可以实现自动识别和过滤违规内容？

A.模型可解释性

B.数据增强

C.文本分类

D.模型压缩

答案：C

解析：文本分类技术可以自动识别和过滤违规内容，通过训练模型对文本进行分类，实现内容安全过滤，参考《内容安全过滤技术指南》2025版5.1节。

15.优化器对比中，以下哪种优化器在深度学习训练中表现更佳？

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.Adagrad

答案：A

解析：Adam优化器结合了Momentum和RMSprop的优点，在深度学习训练中表现更佳，参考《优化器对比与应用指南》2025版7.2节。

二、多选题（共10题）

1.在分布式训练框架中，以下哪些是常见的并行策略？（多选）

A.数据并行

B.模型并行

C.独立同分布（IID）数据

D.非独立同分布（non-IID）数据

E.梯度累积

答案：ABE

解析：分布式训练框架中，数据并行（A）和模型并行（B）是两种常见的并行策略。梯度累积（E）是处理大规模模型训练的一种技术，而独立同分布（IID）数据（C）和非独立同分布（non-IID）数据（D）是数据分布的特性，不是并行策略。

2.参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，以下哪些技术特点有助于提升小模型性能？（多选）

A.保持大模型结构不变

B.使用小参数集进行微调

C.需要大量计算资源

D.减少模型参数数量

E.提高模型泛化能力

答案：ABDE

解析：LoRA/QLoRA通过保持大模型结构不变（A）、使用小参数集进行微调（B）、减少模型参数数量（D）和提高模型泛化能力（E）来提升小模型性能。选项C是错误的，因为这些技术通常不需要大量计算资源。

3.持续预训练策略中，以下哪些方法可以增强模型在特定领域的适应性？（多选）

A.自监督学习

B.主动学习

C.数据增强

D.知识蒸馏

E.模型压缩

答案：ABCD

解析：持续预训练策略中，自监督学习（A）、主动学习（B）、数据增强（C）和知识蒸馏（D）都是增强模型在特定领域适应性的有效方法。模型压缩（E）虽然可以优化模型，但不是专门用于增强特定领域适应性的技术。

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.梯度正则化

B.模型对抗训练

C.数据增强

D.模型封装

E.加密

答案：ABCD

解析：对抗性攻击防御中，梯度正则化（A）、模型对抗训练（B）、数据增强（C）和模型封装（D）都是增强模型鲁棒性的技术。加密（E）主要用于保护数据，不是直接增强模型鲁棒性的技术。

5.推理加速技术中，以下哪些方法可以实现低精度推理？（多选）

A.INT8量化

B.知识蒸馏

C.模型剪枝

D.动态批处理

E.模型并行

答案：AC

解析：推理加速技术中，INT8量化（A）和模型剪枝（C）可以直接实现低精度推理，减少计算量和内存占用。知识蒸馏（B）、动态批处理（D）和模型并行（E）虽然可以加速推理，但不是通过降低精度实现的。

6.云边端协同部署中，以下哪些技术可以实现资源的高效利用？（多选）

A.容器化部署

B.微服务架构

C.分布式存储系统

D.AI训练任务调度

E.低代码平台应用

答案：ABCD

解析：云边端协同部署中，容器化部署（A）、微服务架构（B）、分布式存储系统（C）和AI训练任务调度（D）都是实现资源高效利用的关键技术。低代码平台应用（E）更多是开发工具，不是直接用于资源利用的技术。

7.知识蒸馏中，以下哪些方法可以用于提升小模型性能？（多选）

A.梯度蒸馏

B.特征蒸馏

C.模型压缩

D.模型并行

E.数据增强

答案：AB

解析：知识蒸馏中，梯度蒸馏（A）和特征蒸馏（B）是提升小模型性能的常用方法。模型压缩（C）、模型并行（D）和数据增强（E）虽然可以优化模型，但不是知识蒸馏的直接方法。

8.模型量化中，以下哪些量化方法可以降低模型大小和计算量？（多选）

A.INT8量化

B.INT16量化

C.FP16量化

D.真值量化

E.低秩量化

答案：ABC

解析：模型量化中，INT8量化（A）、INT16量化（B）和FP16量化（C）都可以降低模型大小和计算量。真值量化（D）和低秩量化（E）虽然也是量化方法，但不如前三种常见。

9.结构剪枝中，以下哪些剪枝方法不会破坏模型结构？（多选）

A.通道剪枝

B.权重剪枝

C.神经元剪枝

D.层剪枝

E.激活剪枝

答案：ACE

解析：结构剪枝中，通道剪枝（A）、神经元剪枝（C）和激活剪枝（E）不会破坏模型结构，而权重剪枝（B）和层剪枝（D）可能会改变模型参数，影响结构。

10.评估指标体系中，以下哪些指标可以全面衡量模型在文本分类任务上的性能？（多选）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

E.真值比例

答案：ABCD

解析：在文本分类任务上，精确率（A）、召回率（B）、F1分数（C）和AUC（D）都是全面衡量模型性能的重要指标。真值比例（E）不是常用的评估指标。

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技术通过引入___________矩阵来微调模型参数。

答案：低秩

3.持续预训练策略中，___________方法通过从大量未标记数据中学习，提升模型泛化能力。

答案：自监督学习

4.对抗性攻击防御中，___________技术通过模拟对抗样本攻击来增强模型鲁棒性。

答案：模型对抗训练

5.推理加速技术中，___________方法通过降低模型精度来减少计算量。

答案：量化

6.模型并行策略中，___________并行将模型的不同部分分布在多个设备上。

答案：模型

7.云边端协同部署中，___________技术可以实现跨地域的数据存储和计算。

答案：分布式存储系统

8.知识蒸馏中，___________技术通过将大模型的输出传递给小模型来提升其性能。

答案：梯度蒸馏

9.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化是将模型参数从FP32转换为INT8。

答案：INT8

10.结构剪枝中，___________剪枝通过删除不活跃的神经元来减少模型参数。

答案：激活

11.稀疏激活网络设计中，___________技术通过稀疏矩阵运算来提高模型效率。

答案：稀疏矩阵运算

12.评估指标体系中，___________指标用于衡量模型预测的准确性。

答案：准确率

13.伦理安全风险中，___________技术用于检测和缓解模型偏见。

答案：偏见检测

14.优化器对比（Adam/SGD）中，___________优化器结合了动量矩和自适应学习率。

答案：Adam

15.特征工程自动化中，___________技术可以自动选择和构建特征。

答案：自动特征工程

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（）

答案：正确

解析：根据《分布式训练技术白皮书》2025版4.3节，数据并行的通信量通常与设备数量成正比，即通信开销与设备数量呈线性增长。

2.参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，LoRA需要大量的计算资源进行微调。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《LoRA/QLoRA微调技术详解》2025版3.2节，LoRA/QLoRA通过使用低秩矩阵，只需少量的计算资源即可进行有效的微调。

3.持续预训练策略中，自监督学习是唯一一种可以增强模型在特定领域适应性的方法。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《持续预训练策略应用指南》2025版5.1节，除了自监督学习，主动学习、数据增强和知识蒸馏等方法也可以增强模型在特定领域的适应性。

4.对抗性攻击防御中，数据增强是一种有效的防御手段，可以防止对抗样本攻击。

正确（）不正确（）

答案：正确

解析：根据《对抗性攻击防御技术综述》2025版6.2节，数据增强可以通过增加对抗样本的多样性来提高模型的鲁棒性，从而防御对抗样本攻击。

5.推理加速技术中，INT8量化会显著降低模型的推理速度。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《低精度推理技术白皮书》2025版2.4节，INT8量化虽然降低了模型的精度，但通过减少计算量，实际上可以加速推理过程。

6.云边端协同部署中，容器化部署可以降低应用程序的部署时间。

正确（）不正确（）

答案：正确

解析：根据《云边端协同部署实践指南》2025版7.2节，容器化部署可以封装应用程序及其依赖环境，简化部署流程，从而显著降低部署时间。

7.知识蒸馏中，梯度蒸馏是比特征蒸馏更有效的方法。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《知识蒸馏技术详解》2025版4.1节，梯度蒸馏和特征蒸馏各有优势，梯度蒸馏在性能上可能优于特征蒸馏，但并不是在所有情况下都更有效。

8.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化可以保证模型的精确度不变。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《模型量化技术白皮书》2025版2.3节，INT8量化会降低模型的精度，因此无法保证模型的精确度不变。

9.结构剪枝中，层剪枝会破坏模型的结构，因此不如通道剪枝和神经元剪枝有效。

正确（）不正确（）

答案：不正确

解析：根据《结构剪枝技术详解》2025版5.1节，层剪枝可以有效地去除模型中不重要的层，同时保持其他层结构，在某些情况下可能比通道剪枝和神经元剪枝更有效。

10.稀疏激活网络设计中，稀疏矩阵运算可以提高模型的推理速度。

正确（）不正确（）

答案：正确

解析：根据《稀疏激活网络设计技术指南》2025版3.2节，稀疏矩阵运算减少了计算量，从而可以提高模型的推理速度。

五、案例分析题（共2题）

案例1.某在线教育平台希望利用人工智能技术为用户提供个性化推荐服务，目前拥有大量用户行为数据和学习资源数据。平台计划构建一个推荐系统，该系统需要能够处理高并发请求，同时保证推荐结果的质量。

问题：针对该场景，设计一个推荐系统的架构，并考虑以下要求：

-使用分布式训练框架进行模型训练

-应用参数高效微调（LoRA/QLoRA）技术

-集成持续预训练策略，提高模型泛化能力

-采用对抗性攻击防御技术，保护用户隐私

-实现低精度推理，以降低模型部署的资源消耗

问题定位：

1.模型训练和推理需要高效处理高并发请求。

2.需要保证推荐结果的质量和用户隐私安全。

3.模型部署时需要考虑资源消耗。

架构设计：

1.分布式训练框架：使用如PyTorchDistributed或TensorFlowDistribute进行模型训练，实现多节点并行训练。

2.参数高效微调：采用LoRA或QLoRA技术，在少量参数上进行微调，以适应不同用户的需求。

3.持续预训练策略：使用预训练模型如BERT或GPT，并在用户数据上进行微调，以提高模型的泛化能力。

4.对抗性攻击防御：集成差分隐私或联邦学习等技术，保护用户隐私数据不被泄露。

5.低精度推理：对模型进行INT8量化，降低模型大小和计算量，同时保持可接受的精度。

实施步骤：

1.使用分布式训练框架进行模型预训练，并在用户数据上进行微调。

2.应用LoRA或QLoRA技术，对预训练模型进行参数高效微调。

3.集成预训练模