某公司開發的智慧車載語音助理，可透過語音辨識（ASR）辨識駕駛語音，再由LLM生成回答並查詢車載API。測試中發現：ASR對汽車專業術語辨識錯誤率高；LLM的回覆常不精確；系統回覆延遲雖存在但仍可接受。若目標是「優先提升準確性與回答品質」，下列改進步驟的最合理執行順序為何？ 1. 擴充並標註汽車領域語音資料，微調ASR模型 2. 微調LLM 並加入檢索增強（RAG） 3. 優化系統架構，引入批次推論降低延遲 4. 動態調整生成溫度，平衡準確度與多樣性
iPAS 考題解析
某公司開發的智慧車載語音助理，可透過語音辨識（ASR）辨識駕駛語音，再由LLM生成回答並查詢車載API。測試中發現：ASR對汽車專業術語辨識錯誤率高；LLM的回覆常不精確；系統回覆延遲雖存在但仍可接受。若目標是「優先提升準確性與回答品質」，下列改進步驟的最合理執行順序為何？ 1. 擴充並標註汽車領域語音資料，微調ASR模型 2. 微調LLM 並加入檢索增強（RAG） 3. 優化系統架構，引入批次推論降低延遲 4. 動態調整生成溫度，平衡準確度與多樣性
- A. 1 → 2 → 4 → 3； ✓ 正確答案
- B. 2 → 1→ 3 → 4；
- C. 1 → 3 → 2 → 4；
- D. 3 → 1 → 2 → 4
詳細解析
優先修正 ASR 術語辨識（根源問題）→微調（Fine-tuning） LLM 並加 RAG→調整溫度→最後優化延遲（非優先）。
難度：★★★