人工智能模型压缩工程师岗位招聘考试试卷及答案

人工智能模型压缩工程师岗位招聘考试试卷及答案人工智能模型压缩工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.模型量化中，将权重和激活值从32位浮点数转换为8位整数的方法称为______量化。2.模型剪枝的核心是去除网络中______的权重或神经元。3.知识蒸馏中，教师模型输出的______信息（包含类间关系）可用于指导学生模型训练。4.常见轻量化模型如MobileNet依赖______卷积减少计算量。5.模型压缩的核心目标是在保持精度的前提下，降低模型的______和计算量。6.结构化剪枝通常裁剪______（如卷积核、通道）而非单个权重。7.量化感知训练（QAT）是在______阶段就考虑量化误差，提升量化后精度。8.YOLOv8Nano采用______方法进一步压缩模型。9.模型压缩后推理速度提升主要源于减少______操作的数量。10.稀疏性剪枝通过增加模型的______权重比例实现压缩。答案：1.INT82.冗余3.软标签（或logits）4.深度可分离5.参数量（或内存占用）6.结构单元7.训练8.蒸馏（或量化+剪枝）9.乘加（MAC）10.零值（稀疏）二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于“无数据压缩”的是？A.量化感知训练B.结构化剪枝（无数据）C.知识蒸馏D.量化校准2.MobileNetV2的核心改进是______？A.残差连接B.倒残差结构C.注意力机制D.分组卷积3.模型压缩中“FLOPs”指______？A.浮点运算次数B.参数量C.内存占用D.推理时间4.以下属于非结构化剪枝的是？A.通道剪枝B.卷积核剪枝C.权重剪枝D.层剪枝5.TensorRT不支持的压缩方法是？A.INT8量化B.FP16量化C.知识蒸馏D.权重剪枝6.知识蒸馏中，学生与教师模型需一致的是______？A.输入输出维度B.参数量C.结构D.激活函数7.非卷积类轻量化模型是？A.MobileNetB.EfficientNetC.TransformerTinyD.ShuffleNet8.量化后精度下降的主要原因是？A.参数量减少B.数值精度损失C.结构缺失D.数据不足9.端侧部署目标不包括？A.降内存B.提速度C.保精度D.增参数量10.属于动态压缩的是？A.静态量化B.动态量化C.通道剪枝D.知识蒸馏答案：1.B2.B3.A4.C5.C6.A7.C8.B9.D10.B三、多项选择题（每题2分，共20分）1.模型压缩主要类型包括______？A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.轻量化设计2.量化分类包括______？A.静态量化B.动态量化C.QATD.混合精度量化3.结构化剪枝对象包括______？A.通道B.卷积核C.层D.单个权重4.知识蒸馏关键要素包括______？A.教师模型B.学生模型C.温度系数D.软标签5.轻量化模型常用技术包括______？A.深度可分离卷积B.分组卷积C.注意力机制D.倒残差6.压缩评估指标包括______？A.参数量B.FLOPsC.推理速度D.准确率7.量化工具包括______？A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.PyTorchQuantizationD.TensorFlowLite8.剪枝步骤通常包括______？A.重要性评估B.裁剪C.微调D.量化9.知识蒸馏应用场景包括______？A.模型轻量化B.跨任务迁移C.低资源训练D.模型修复10.以下属于轻量化模型的是______？A.MobileNetV3B.EfficientNet-LiteC.ResNet50D.YOLOv8Nano答案：1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABD6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABD四、判断题（每题2分，共20分）1.模型量化一定会导致精度下降。（）2.知识蒸馏温度系数越大，软标签越“硬”。（）3.结构化剪枝比非结构化剪枝更易硬件部署。（）4.MobileNet深度可分离卷积参数量是普通卷积的1/9左右。（）5.量化感知训练不需要训练数据。（）6.剪枝后必须微调才能恢复精度。（）7.动态量化适用于所有模型类型。（）8.EfficientNet通过缩放深度、宽度、分辨率实现轻量化。（）9.FLOPs减少一定导致推理速度提升。（）10.知识蒸馏只能用大模型教小模型。（）答案：1.×2.×3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×五、简答题（每题5分，共20分）1.简述量化感知训练（QAT）的核心原理及优势。答案：QAT在训练阶段模拟量化过程，正向传播插入伪量化节点（模拟8位量化的舍入/截断），反向传播优化权重以适应量化误差。优势：避免量化后精度骤降，适配复杂模型（如Transformer），支持端侧部署（平衡压缩比与精度），相比后量化对动态激活模型适配性更好。2.说明结构化剪枝与非结构化剪枝的区别及适用场景。答案：结构化剪枝裁剪通道/卷积核/层（规则结构，易硬件适配）；非结构化剪枝裁剪单个冗余权重（稀疏结构，需专用库加速）。适用场景：结构化剪枝用于端侧部署（需快速推理）；非结构化剪枝用于云侧（追求高压缩比）。3.解释知识蒸馏中“软标签”的作用。答案：软标签（带温度系数的logits）比硬标签（one-hot）包含类间关系信息（如“猫”“狗”的相似性）。作用：指导学生学习类间关联，提升泛化能力；减少标注依赖；使学生在小样本下学习教师隐性知识（如物体特征）。4.列举三种轻量化模型技术及核心思想。答案：1.深度可分离卷积（MobileNet）：拆分普通卷积为深度卷积+逐点卷积，降计算量；2.倒残差（MobileNetV2）：升维→深度卷积→降维，避免低维特征丢失；3.分组卷积（ShuffleNet）：通道分组卷积后shuffle，减少计算同时保持特征交互。六、讨论题（每题5分，共10分）1.某端侧设备内存1GB，需部署目标检测模型，如何结合多种压缩方法实现最优部署？答案：步骤：①选轻量化基础模型（YOLOv8Nano，3.2M参数量）；②结构化剪枝（裁剪30%冗余通道，微调恢复精度）；③量化感知训练（INT8量化，内存降为1/4）；④知识蒸馏（用YOLOv8Large做教师，提升精度）。评估：内存<500MB，推理速度>30FPS，mAP>0.8（COCO）。注意硬件适配（TensorRT支持INT8），避免过度剪枝。2.分析Transformer模型压缩的难点及解决思路。答案：难点：①注意力O(n²)复杂度冗余；②参数量大（BERT-base110M）；③动态激活导致量化精度低