基本信息
文件名称：2025年模型轻量化算法实践测试题.docx
文件大小：15.27 KB
总页数：7 页
更新时间：2025-10-22
总字数：约7.39千字
文档摘要
2025年模型轻量化算法实践测试题
一、单选题（共15题）
1.在模型轻量化过程中，以下哪种技术能够有效减少模型参数量而不显著影响模型性能？
A.知识蒸馏B.模型剪枝C.模型并行D.参数高效微调（LoRA/QLoRA）
2.以下哪种方法可以显著提高神经网络的推理速度，同时保持较高的准确率？
A.模型剪枝B.模型量化C.知识蒸馏D.模型压缩
3.在模型轻量化过程中，以下哪种方法能够有效降低模型复杂度，同时保持较高的准确率？
A.模型压缩B.模型并行C.模型剪枝D.参数高效微调
4.在分布式训练框架中，以下哪种策略可以减少通信开销，提高训练效率