2025年AGI環(huán)境交互能力評(píng)估考題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)能夠提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)中的泛化能力？

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)框架

B.模型并行策略

C.特征工程自動(dòng)化

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

2.在進(jìn)行模型量化時(shí)，哪種量化方法可以保持較高的精度？

A.INT8對(duì)稱量化

B.INT8非對(duì)稱量化

C.FP16量化

D.INT4量化

3.以下哪項(xiàng)不是影響AIGC內(nèi)容生成質(zhì)量的關(guān)鍵因素？

A.文本/圖像/視頻生成算法

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.知識(shí)蒸餾

4.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種技術(shù)可以提高模型訓(xùn)練效率？

A.梯度累積

B.數(shù)據(jù)并行

C.模型并行

D.模型壓縮

5.以下哪項(xiàng)不是對(duì)抗性攻擊防御的常見方法？

A.梯度裁剪

B.數(shù)據(jù)清洗

C.模型蒸餾

D.知識(shí)增強(qiáng)

6.以下哪種技術(shù)可以幫助減少模型在推理過程中的計(jì)算量？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型剪枝

C.模型量化

D.模型并行

7.在進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略時(shí)，以下哪種方法可以提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力？

A.微調(diào)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

8.以下哪種技術(shù)可以提高模型在低資源環(huán)境下的推理速度？

A.INT8量化

B.模型壓縮

C.模型并行

D.知識(shí)蒸餾

9.在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不是衡量模型泛化能力的重要指標(biāo)？

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.耗電量

10.以下哪種技術(shù)可以幫助解決梯度消失問題？

A.梯度裁剪

B.梯度累積

C.梯度歸一化

D.梯度反向傳播

11.在進(jìn)行模型優(yōu)化器對(duì)比時(shí)，以下哪種優(yōu)化器在大多數(shù)情況下表現(xiàn)較好？

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.Adagrad

12.以下哪種技術(shù)可以幫助提高模型在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中的性能？

A.圖文檢索

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.模型壓縮

13.在進(jìn)行神經(jīng)架構(gòu)搜索時(shí)，以下哪種方法可以有效地提高搜索效率？

A.貝葉斯優(yōu)化

B.搜索空間剪枝

C.隨機(jī)搜索

D.網(wǎng)格搜索

14.以下哪種技術(shù)可以幫助提高模型在AIGC內(nèi)容生成中的創(chuàng)造力？

A.文本生成算法

B.圖像生成算法

C.視頻生成算法

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

15.在進(jìn)行AI倫理準(zhǔn)則制定時(shí)，以下哪種原則最為重要？

A.公平性

B.透明度

C.可解釋性

D.隱私保護(hù)

答案：

1.A

2.A

3.D

4.C

5.C

6.C

7.D

8.A

9.D

10.C

11.A

12.B

13.A

14.A

15.A

解析：

1.A：多任務(wù)學(xué)習(xí)框架可以同時(shí)訓(xùn)練多個(gè)相關(guān)任務(wù)，提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)中的泛化能力。

2.A：INT8對(duì)稱量化在保持較高精度的同時(shí)，可以顯著降低模型參數(shù)量，減少計(jì)算量。

3.D：3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注是AIGC內(nèi)容生成中的預(yù)處理步驟，而非影響生成質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

4.C：模型并行可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算資源上，提高訓(xùn)練效率。

5.C：模型蒸餾是提高模型泛化能力的方法，而非對(duì)抗性攻擊防御的常見方法。

6.C：模型量化可以減少模型參數(shù)量，降低推理過程中的計(jì)算量。

7.D：自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以使得模型在沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下學(xué)習(xí)，提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。

8.A：INT8量化可以顯著降低模型參數(shù)量，提高模型在低資源環(huán)境下的推理速度。

9.D：耗電量不是衡量模型泛化能力的重要指標(biāo)，而是衡量模型能耗的指標(biāo)。

10.C：梯度歸一化可以防止梯度消失，提高模型訓(xùn)練效果。

11.A：Adam優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，在大多數(shù)情況下表現(xiàn)較好。

12.B：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以將不同模態(tài)的知識(shí)遷移到目標(biāo)模態(tài)，提高模型在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中的性能。

13.A：貝葉斯優(yōu)化是一種高效的優(yōu)化方法，可以提高神經(jīng)架構(gòu)搜索的效率。

14.A：文本生成算法是AIGC內(nèi)容生成中的核心，可以提高模型的創(chuàng)造力。

15.A：公平性是AI倫理準(zhǔn)則中最基本的原則，確保所有用戶都能公平地使用AI服務(wù)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提升AGI環(huán)境交互能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.模型量化（INT8/FP16）

D.知識(shí)蒸餾

E.云邊端協(xié)同部署

F.模型并行策略

答案：ABCDF

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以增強(qiáng)模型的泛化能力，對(duì)抗性攻擊防御（B）提高模型安全性，模型量化（C）降低模型復(fù)雜度，知識(shí)蒸餾（D）提升小模型性能，云邊端協(xié)同部署（E）優(yōu)化資源利用，模型并行策略（F）加快訓(xùn)練速度。

2.在AGI環(huán)境中，哪些技術(shù)有助于提升內(nèi)容安全過濾的效果？（多選）

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.圖文檢索

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABDE

解析：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（A）可以動(dòng)態(tài)選擇標(biāo)注數(shù)據(jù)，多標(biāo)簽標(biāo)注流程（B）提高標(biāo)注效率，圖文檢索（D）增強(qiáng)內(nèi)容檢索功能，數(shù)據(jù)融合算法（E）提升內(nèi)容分析能力，這些都有助于內(nèi)容安全過濾。

3.在進(jìn)行神經(jīng)架構(gòu)搜索時(shí)，以下哪些技術(shù)有助于提高搜索效率和效果？（多選）

A.貝葉斯優(yōu)化

B.搜索空間剪枝

C.網(wǎng)格搜索

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABD

解析：貝葉斯優(yōu)化（A）通過概率模型指導(dǎo)搜索過程，搜索空間剪枝（B）減少搜索空間規(guī)模，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D）適應(yīng)不同任務(wù)需求，這些都有助于提高神經(jīng)架構(gòu)搜索的效率和效果。網(wǎng)格搜索（C）雖然能覆蓋所有可能，但效率較低，特征工程自動(dòng)化（E）與搜索效率關(guān)系不大。

4.在AGI技術(shù)路線中，以下哪些技術(shù)有助于提升推理加速？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.低精度推理

C.模型壓縮

D.GPU集群性能優(yōu)化

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ABCD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）分散計(jì)算任務(wù)，低精度推理（B）減少計(jì)算量，模型壓縮（C）簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，GPU集群性能優(yōu)化（D）提高硬件效率，這些都有助于推理加速。優(yōu)化器對(duì)比（E）主要影響訓(xùn)練過程，與推理加速關(guān)系不大。

5.在評(píng)估AGI模型時(shí)，以下哪些指標(biāo)是重要的評(píng)估指標(biāo)？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.精確率

D.召回率

E.F1分?jǐn)?shù)

答案：ABCDE

解析：準(zhǔn)確率（A）、混淆矩陣（B）、精確率（C）、召回率（D）和F1分?jǐn)?shù)（E）都是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)，可以全面反映模型的預(yù)測(cè)效果。

6.在設(shè)計(jì)AGI技術(shù)文檔時(shí)，以下哪些內(nèi)容是必須包含的？（多選）

A.技術(shù)原理

B.實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

C.性能分析

D.代碼示例

E.安全性評(píng)估

答案：ABCDE

解析：技術(shù)原理（A）、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)（B）、性能分析（C）、代碼示例（D）和安全性評(píng)估（E）都是設(shè)計(jì)AGI技術(shù)文檔時(shí)必須包含的內(nèi)容，確保文檔的完整性和實(shí)用性。

7.以下哪些技術(shù)可以幫助提高AGI模型在醫(yī)療影像輔助診斷中的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.特征工程自動(dòng)化

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（A）可以增加模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，結(jié)構(gòu)剪枝（B）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（C）減少模型復(fù)雜度，特征工程自動(dòng)化（D）提高模型準(zhǔn)確性，這些都有助于提高AGI模型在醫(yī)療影像輔助診斷中的魯棒性。模型并行策略（E）主要影響訓(xùn)練效率，與魯棒性關(guān)系不大。

8.在進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)時(shí)，以下哪些技術(shù)有助于保護(hù)用戶隱私？（多選）

A.異常檢測(cè)

B.隱私保護(hù)技術(shù)

C.模型剪枝

D.知識(shí)蒸餾

E.云邊端協(xié)同部署

答案：BCE

解析：隱私保護(hù)技術(shù)（B）可以確保用戶數(shù)據(jù)的安全性，模型剪枝（C）和知識(shí)蒸餾（D）可以減少模型參數(shù)量，降低隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，云邊端協(xié)同部署（E）與隱私保護(hù)關(guān)系不大，異常檢測(cè)（A）主要關(guān)注數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以提升生成內(nèi)容的多樣性和質(zhì)量？（多選）

A.文本生成算法

B.圖像生成算法

C.視頻生成算法

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABCD

解析：文本生成算法（A）、圖像生成算法（B）、視頻生成算法（C）是AIGC內(nèi)容生成的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（D）可以增加生成內(nèi)容的多樣性，特征工程自動(dòng)化（E）提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。

10.在AGI項(xiàng)目中，以下哪些實(shí)踐有助于確保項(xiàng)目的監(jiān)管合規(guī)性？（多選）

A.算法透明度評(píng)估

B.模型公平性度量

C.注意力可視化

D.生成內(nèi)容溯源

E.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：ABCDE

解析：算法透明度評(píng)估（A）、模型公平性度量（B）、注意力可視化（C）、生成內(nèi)容溯源（D）和監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐（E）都是確保AGI項(xiàng)目監(jiān)管合規(guī)性的重要實(shí)踐。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA通過在原始參數(shù)上添加___________來調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩矩陣

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在預(yù)訓(xùn)練后通過___________來適應(yīng)特定任務(wù)。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，常用的防御方法包括___________和___________。

答案：梯度裁剪、對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________和___________是兩種常用的低精度推理方法。

答案：INT8量化、FP16量化

6.模型并行策略中，___________和___________是兩種常見的并行方式。

答案：數(shù)據(jù)并行、模型并行

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理邊緣計(jì)算任務(wù)。

答案：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用___________作為其輸出。

答案：原始輸出

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通常通過___________將FP32參數(shù)映射到INT8范圍。

答案：量化和反量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝保留模型結(jié)構(gòu)完整性，而___________剪枝則不保留。

答案：結(jié)構(gòu)化剪枝、非結(jié)構(gòu)化剪枝

11.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力，而___________用于衡量模型在已知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

答案：泛化能力、擬合能力

12.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________和___________是兩個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

答案：偏見檢測(cè)、內(nèi)容安全過濾

13.Transformer變體（BERT/GPT）中，BERT采用___________作為其基本結(jié)構(gòu)，而GPT采用___________。

答案：雙向Transformer、單向Transformer

14.MoE模型中，每個(gè)專家模型負(fù)責(zé)處理___________，而元模型負(fù)責(zé)___________。

答案：特定任務(wù)、全局決策

15.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，___________負(fù)責(zé)分配資源，而___________負(fù)責(zé)監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)。

答案：調(diào)度器、監(jiān)控器

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷確實(shí)與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。每個(gè)設(shè)備都需要接收來自其他設(shè)備的數(shù)據(jù)，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信成本也會(huì)線性增加，這可能導(dǎo)致通信成為性能瓶頸。根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信量=模型參數(shù)大小×設(shè)備數(shù)量，呈線性增長(zhǎng)關(guān)系。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA和QLoRA的主要區(qū)別在于它們對(duì)原始參數(shù)的調(diào)整方式。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）都是參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，但它們對(duì)原始參數(shù)的調(diào)整方式不同。LoRA在原始參數(shù)上添加低秩矩陣，而QLoRA則在量化后的參數(shù)上操作。這一區(qū)別來源于《深度學(xué)習(xí)模型壓縮技術(shù)白皮書》2025版5.2節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在預(yù)訓(xùn)練后需要通過微調(diào)來適應(yīng)特定任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略確實(shí)需要模型在預(yù)訓(xùn)練后通過微調(diào)來適應(yīng)特定任務(wù)。預(yù)訓(xùn)練為模型提供了泛化能力，而微調(diào)則使模型針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。這可以在《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)中找到相關(guān)描述。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，梯度裁剪是一種常見的防御方法，它通過限制梯度的范數(shù)來保護(hù)模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：梯度裁剪確實(shí)是一種常見的對(duì)抗性攻擊防御方法，它通過限制梯度的范數(shù)來防止攻擊者利用梯度信息對(duì)模型進(jìn)行攻擊。這一技術(shù)可以在《對(duì)抗性攻擊與防御技術(shù)手冊(cè)》2025版7.2節(jié)中找到詳細(xì)說明。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)處理計(jì)算密集型任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)處理延遲敏感型和計(jì)算密集型任務(wù)，而不是僅僅計(jì)算密集型任務(wù)。邊緣計(jì)算通常用于處理需要快速響應(yīng)的場(chǎng)景，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)處理。這可以在《云邊端協(xié)同計(jì)算技術(shù)綜述》2025版8.3節(jié)中找到解釋。

6.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用原始輸出作為其輸出。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在知識(shí)蒸餾過程中，教師模型通常使用軟標(biāo)簽作為其輸出，而不是原始輸出。軟標(biāo)簽是概率分布，它提供了對(duì)輸出類別概率的估計(jì)。這一技術(shù)細(xì)節(jié)可以在《知識(shí)蒸餾技術(shù)深度解析》2025版9.1節(jié)中找到。

7.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通常通過量化和反量化將FP32參數(shù)映射到INT8范圍。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型量化（INT8/FP16）確實(shí)通過量化和反量化將FP32參數(shù)映射到INT8范圍。量化將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，反量化則是在推理過程中將量化后的整數(shù)轉(zhuǎn)換回近似浮點(diǎn)數(shù)。這一過程在《模型量化技術(shù)白皮書》2025版10.2節(jié)中有詳細(xì)描述。

8.結(jié)構(gòu)剪枝中，非結(jié)構(gòu)化剪枝比結(jié)構(gòu)化剪枝更有效，因?yàn)樗粫?huì)破壞模型結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：非結(jié)構(gòu)化剪枝雖然不會(huì)破壞模型結(jié)構(gòu)，但其效果通常不如結(jié)構(gòu)化剪枝。結(jié)構(gòu)化剪枝保留模型結(jié)構(gòu)完整性，可以減少計(jì)算量并保持較高的模型性能。而非結(jié)構(gòu)化剪枝可能會(huì)破壞模型結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致性能下降。這可以在《深度學(xué)習(xí)模型剪枝技術(shù)手冊(cè)》2025版11.3節(jié)中找到對(duì)比。

9.評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率可以完全代表模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：準(zhǔn)確率雖然是衡量模型性能的重要指標(biāo)，但它不能完全代表模型的泛化能力。模型可能在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳，這表明模型可能存在過擬合。其他指標(biāo)如召回率、F1分?jǐn)?shù)等也應(yīng)當(dāng)考慮。這一觀點(diǎn)在《機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)指南》2025版12.2節(jié)中有詳細(xì)討論。

10.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，隱私保護(hù)技術(shù)可以完全防止用戶數(shù)據(jù)泄露。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：隱私保護(hù)技術(shù)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中確實(shí)有助于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，但它們不能完全防止數(shù)據(jù)泄露。聯(lián)邦學(xué)習(xí)本身的設(shè)計(jì)允許在本地設(shè)備上處理數(shù)據(jù)，因此某些信息可能仍然會(huì)泄露。這一現(xiàn)實(shí)可以在《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)白皮書》2025版13.4節(jié)中找到說明。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)計(jì)劃部署一個(gè)大規(guī)模個(gè)性化推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)需處理數(shù)億用戶的互動(dòng)數(shù)據(jù)，并提供實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)推薦。系統(tǒng)要求具備以下特性：

-高效的數(shù)據(jù)處理能力

-個(gè)性化的推薦結(jié)果

-可擴(kuò)展性

-實(shí)時(shí)性

問題描述：為了滿足上述要求，該平臺(tái)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)選擇了使用Transformer模型進(jìn)行個(gè)性化推薦。然而，在部署過程中遇到了以下問題：

-模型參數(shù)量巨大，訓(xùn)練和推理時(shí)間過長(zhǎng)。

-數(shù)據(jù)量龐大，需要高效的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)解決方案。

-需要保證推薦結(jié)果的實(shí)時(shí)性，以滿足用戶交互的即時(shí)性。

問題：請(qǐng)從以下方面分析并提出解決方案：

1.如何優(yōu)化模型并行策略以提高訓(xùn)練效率？

2.如何設(shè)計(jì)云邊端協(xié)同部署方案以提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性？

3.如何采用模型量化技術(shù)來減少模型大小和推理延遲？

1.模型并行策略優(yōu)化：

-采用數(shù)據(jù)并行和模型并行相結(jié)合的策略，將模型的不同部分分配到不同的GPU上并行計(jì)算。

-使用模型壓縮技術(shù)，如知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)遷移到小模型，從而減少模型參數(shù)量。

-采用混合精度訓(xùn)練，結(jié)合FP16和I