iPAS 考題解析
某金融科技公司導入多任務學習架構，讓單一Transformer模型同時執行OCR（Optical Character Recognition）後的文檔分類以及命名實體辨識（Named Entity Recognition, NER）任務，以協助自動歸檔與抽取關鍵金融資訊。在部署初期，團隊發現當模型的NER準確率（Accuracy）提升時，文檔分類準確率反而下降。若模型架構正確且資料品質良好，下列哪一項最可能是造成此現象的原因？
中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- AI 技術應用與規劃
- 知識主題
- AI 相關技術應用
- 能力指標
- 自然語言處理技術與應用（L21101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「AI 技術應用與規劃」科目中的「AI 相關技術應用」範疇， 對應的能力指標為「自然語言處理技術與應用」，涵蓋NLP、文本分類、情感分析、NER、機器翻譯等核心知識點。 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
某金融科技公司導入多任務學習架構，讓單一Transformer模型同時執行OCR（Optical Character Recognition）後的文檔分類以及命名實體辨識（Named Entity Recognition, NER）任務，以協助自動歸檔與抽取關鍵金融資訊。在部署初期，團隊發現當模型的NER準確率（Accuracy）提升時，文檔分類準確率反而下降。若模型架構正確且資料品質良好，下列哪一項最可能是造成此現象的原因？
- A. 模型架構無法同時支援文字分類與序列標注任務（Sequence Labeling）
- B. 文檔分類任務不需要語意化表徵（Contextualized Representation）
- C. 損失函數（Loss Function）未進行權重平衡，導致任務間競爭 ✓ 正確答案
- D. 所使用的BERT模型無法支援多任務輸出頭（Multi-Head Outputs）
詳細解析
正確答案：C. 損失函數（Loss Function）未進行權重平衡，導致任務間競爭
多任務學習中，若各任務的損失函數未經適當加權，梯度更新時較大損失的任務會主導參數更新方向，導致損失較小的任務（如文檔分類）效能被犧牲。平衡損失函數權重是解決任務間競爭的關鍵。
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. 模型架構無法同時支援文字分類與序列標注任務（Sequence Labeling） （不正確）
Transformer架構本身支援多任務，可同時添加分類頭和序列標注頭，此描述不正確。
B. 文檔分類任務不需要語意化表徵（Contextualized Representation） （不正確）
文檔分類恰恰需要語意化表徵，此描述不正確。
C. 損失函數（Loss Function）未進行權重平衡，導致任務間競爭 （正確）
損失函數權重不平衡導致任務間梯度競爭，是多任務學習效能不均的最常見原因。
D. 所使用的BERT模型無法支援多任務輸出頭（Multi-Head Outputs） （不正確）
BERT完全支援多任務輸出頭，這是其廣泛應用的優勢，此描述不正確。
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。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
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。
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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。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。