2025年领域知识图谱构建习题-基础卷（含答案及解析）.docx资源-CSDN下载

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2025 年领域知识图谱构建习题答案及解析

一、单选题（共 25 题）

1. 在分布式训练中，以下哪种策略主要用于解决模型并行问题？

A. 数据并行

B. 模型并行

C. 参数并行

D. 通信并行

答案：B 解析：A 选项数据并行适用于数据规模较大的场景，C 选项参数并行通常用于模

型参数更新，D 选项通信并行主要针对通信开销大的场景。B 选项模型并行是针对大规模模

型，通过将模型的不同部分分布到不同的设备上并行计算，从而提高训练效率。

2. LoRA 技术是一种参数高效微调技术，其核心思想是？

A. 对模型参数进行稀疏化

B. 使用小参数更新模型

C. 使用特定层参数进行微调

D. 在原有模型基础上增加额外参数

答案：B 解析：A 选项稀疏化技术通常用于模型压缩，C 选项特定层参数微调可能适用于

特定场景，D 选项增加额外参数不符合高效微调的原则。B 选项 LoRA 通过使用小参数更新

模型，以降低模型复杂度，实现高效微调。

3. 以下哪种方法在部署推理时，主要用于加速模型的推理过程？

A. 模型量化

B. 模型剪枝

C. TensorRT 优化

D. 知识蒸馏

答案：C 解析：A 选项模型量化用于降低模型参数的精度，B 选项模型剪枝通过去除模型

中不重要的连接和节点，实现模型压缩，D 选项知识蒸馏用于将大模型的知识迁移到小模型。

C 选项 TensorRT 优化是一种针对深度学习模型的优化技术，通过优化模型结构、优化计算

图等手段，提高模型推理速度。

4. 以下哪种评估指标用于衡量机器翻译模型的翻译质量？

A. 困惑度

B. BLEU score

C. 准确率

D. 召回率

答案：B 解析：A 选项困惑度用于衡量语言模型的复杂度，C 选项准确率和 D 选项召回率

通常用于分类任务。B 选项 BLEU score 是一种基于参考翻译的评估指标，用于衡量机器翻译

模型的翻译质量。

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