2025年大模型知识蒸馏中的师生架构优化试卷答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在知识蒸馏中，以下哪个不是用于评估学生模型性能的指标？

A.准确率

B.混淆矩阵

C.知识保留率

D.生成内容多样性

2.师生架构优化中，以下哪种方法可以有效减少学生模型参数量？

A.权重共享

B.结构化剪枝

C.知识蒸馏

D.参数重放

3.在知识蒸馏过程中，以下哪种方法可以提高学生模型的泛化能力？

A.使用更多的训练数据

B.采用更复杂的模型结构

C.使用更小的教师模型

D.增加蒸馏温度

4.师生架构优化中，以下哪种方法可以提高学生模型的推理速度？

A.模型压缩

B.模