基本信息
文件名称:2025年知识图谱与大模型融合推理技术解析.docx
文件大小:15.59 KB
总页数:7 页
更新时间:2025-09-24
总字数:约7.67千字
文档摘要
2025年知识图谱与大模型融合推理技术解析
一、单选题(共15题)
1.在知识图谱与大模型融合推理技术中,以下哪种方法可以显著提高推理速度?
A.知识图谱的静态查询优化
B.大模型的分布式推理
C.知识图谱的索引优化
D.大模型的低精度推理
2.以下哪种技术可以减少大模型在推理过程中的参数量,同时保持较高的精度?
A.知识蒸馏
B.参数高效微调(LoRA/QLoRA)
C.模型剪枝
D.模型量化(INT8/FP16)
3.在大模型推理过程中,为了提高效率,通常会采用以下哪种并行策略?
A.模型并行
B.数据并行
C.硬件加速
D.以上都是
4.知识图谱