iPAS 考題解析
在深度學習模型的微調（Fine-tuning）過程中，可能出現所謂的「災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）」。此現象最可能造成哪種情況？
初級 人工智慧基礎概論
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 機器學習概念
- 能力指標
- 常見的機器學習模型（L11302）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「常見的機器學習模型」，涵蓋監督式、非監督式、半監督式、強化式、多模態、深度學習等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
在深度學習模型的微調（Fine-tuning）過程中，可能出現所謂的「災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）」。此現象最可能造成哪種情況？
- A. 由於計算資源或訓練步驟不足，模型在微調過程中無法完整收斂，導致學習效果受限；
- B. 微調後模型的表現變得隨機，無法有效記憶新學到的模式與知識；
- C. 微調後模型的部分權重產生偏移，導致模型無法針對較長的文字進行回應；
- D. 模型過度適應微調的資料分佈，逐漸遺忘先前預訓練所獲得的廣泛知識，在原有任務或廣泛領域上表現變差 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 模型過度適應微調的資料分佈，逐漸遺忘先前預訓練所獲得的廣泛知識，在原有任務或廣泛領域上表現變差
災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）是模型過度適應微調（Fine-tuning）資料，逐漸遺忘先前預訓練（Pre-training）的廣泛知識，導致原有任務表現變差。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 由於計算資源或訓練步驟不足，模型在微調過程中無法完整收斂，導致學習效果受限； （不正確）
計算資源不足導致無法收斂是訓練不足的問題，不是災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）
B. 微調後模型的表現變得隨機，無法有效記憶新學到的模式與知識； （不正確）
災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）是遺忘舊知識，不是無法記憶新知識
C. 微調後模型的部分權重產生偏移，導致模型無法針對較長的文字進行回應； （不正確）
權重偏移導致無法處理長文字是上下文長度限制問題，不是災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
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