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文档摘要

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2025年大模型自主学习能力试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术能够显著提升大模型的分布式训练效率？

A.模型并行策略

B.数据并行策略

C.硬件加速（如GPU、TPU）

D.优化器对比（Adam/SGD）

答案：A

解析：模型并行策略能够将大模型的不同部分分配到不同的计算节点上，从而实现并行计算，显著提升分布式训练效率。参考《分布式训练框架技术指南》2025版4.2节。

2.在参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，以下哪种方法可以降低模型复杂度？

A.参数共享

B.参数稀疏化

C.参数量化

D.参数冻结

答案：B

解析：参数稀疏化通过