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2025年大模型领域知识注入技术试题(含答案)

一、选择题（每题3分，共30分）

1.以下哪种方法不属于大模型知识注入技术中的显式知识注入方法？()

A.知识图谱嵌入

B.提示学习

C.微调

D.预训练

答案：D

解析：预训练是大模型训练的一个基础阶段，它并不是专门的显式知识注入方法。知识图谱嵌入是将知识图谱中的知识融入到模型中，属于显式知识注入；提示学习通过设计特定的提示来引导模型考虑特定的知识；微调则是利用包含特定知识的数据集对预训练模型进行调整，这些都属于显式知识注入的范畴。

2.在知识图谱嵌入中，TransE模型的核心思想是()

A.将实体和关系映射到低维向量空间，使头实体向量加上关系向量近似等于尾实体向量

B.利用神经网络对知识图谱进行编码，学习实体和关系的表示

C.通过矩阵分解的方式得到实体和关系的向量表示

D.基于图卷积网络对知识图谱进行特征提取

答案：A

解析：TransE模型的核心思想就是将实体和关系映射到低维向量空间，并且让头实体向量加上关系向量近似等于尾实体向量。选项B描述的是一些基于神经网络的知识图谱嵌入方法，但不是TransE的核心；选项C矩阵分解是另一种获取向量表示的方式，并非TransE的核心；选项D图卷积网络也是知识图谱嵌入的一种手段，但不是TransE的核心思想。

3.提示学习中，软提示和硬提示的主要区别在于()

A.软提示是可学习的参数，硬提示是固定的文本

B.软提示用于图像领域，硬提示用于文本领域

C.软提示的效果比硬提示好

D.软提示是基于规则的，硬提示是基于数据的

答案：A

解析：软提示是可学习的参数，在训练过程中可以进行调整；而硬提示是固定的文本，不会在训练中改变。软提示和硬提示都可用于文本领域，选项B错误；软提示和硬提示的效果取决于具体的应用场景，不能简单说软提示效果就比硬提示好，选项C错误；软提示和硬提示都可以基于数据，且软提示不是基于规则的，选项D错误。

4.以下关于大模型知识注入技术的说法，正确的是()

A.知识注入可以完全解决大模型的幻觉问题

B.知识注入只会增加模型的计算量，不会提高模型性能

C.不同的知识注入方法适用于不同的应用场景

D.知识注入只对自然语言处理模型有用

答案：C

解析：知识注入可以在一定程度上缓解大模型的幻觉问题，但不能完全解决，选项A错误；知识注入通常可以提高模型性能，虽然可能会增加一定的计算量，但整体是利大于弊的，选项B错误；知识注入不仅对自然语言处理模型有用，在计算机视觉、语音识别等领域也有应用，选项D错误；不同的知识注入方法有其特点和适用范围，适用于不同的应用场景，选项C正确。

5.在利用外部知识库进行知识注入时，以下哪种情况可能导致知识冲突？()

A.知识库中的知识更新不及时

B.知识库中的知识来源不同且存在矛盾

C.知识库的规模太小

D.知识库的存储格式不规范

答案：B

解析：当知识库中的知识来源不同且存在矛盾时，就可能导致知识冲突。知识库更新不及时可能会使模型使用到过时的知识，但不一定会产生冲突，选项A错误；知识库规模太小可能会导致知识覆盖不足，但不是知识冲突的原因，选项C错误；知识库存储格式不规范主要影响知识的读取和使用效率，而非导致知识冲突，选项D错误。

6.基于强化学习的知识注入方法中，智能体的目标通常是()

A.最大化奖励函数

B.最小化损失函数

C.学习知识库的结构

D.生成更多的知识

答案：A

解析：在基于强化学习的知识注入方法中，智能体的目标是通过与环境交互，最大化奖励函数。最小化损失函数是监督学习中的常见目标，选项B错误；学习知识库的结构不是强化学习智能体的主要目标，选项C错误；生成更多知识也不是强化学习智能体的核心目标，选项D错误。

7.以下哪种知识注入技术对模型的架构改动最小？()

A.知识蒸馏

B.基于元学习的知识注入

C.提示学习

D.基于图神经网络的知识注入

答案：C

解析：提示学习主要是通过设计提示来引导模型，不需要对模型的架构进行大规模改动。知识蒸馏需要设计教师模型和学生模型，对模型架构有一定的要求；基于元学习的知识注入通常需要设计元学习的框架，也会对模型架构产生影响；基于图神经网络的知识注入需要引入图神经网络结构，对模型架构改动较大。所以选项C正确。

8.在知识注入过程中，数据质量对模型性能的影响主要体现在()

A.数据质量差会导致模型训练速度变慢

B.数据质量差会使模型学到错误的知识

C.数据质量差会增加模型的存储成本

D.数据质量差会使模型的输出格式混乱

答案：B

解析：数据质量差，其中包含的错误或不准确的知识会被模型