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文档摘要

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2025年大模型微调过拟合（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪项措施能有效降低大模型微调过程中的过拟合风险？

A.增加数据集大小

B.使用更多的正则化技术

C.减少模型参数量

D.提高学习率

2.在使用LoRA进行参数高效微调时，以下哪种方法有助于防止过拟合？

A.使用较小的学习率

B.增加更多的训练迭代

C.在每个迭代中更新所有参数

D.使用较小的训练批次大小

3.持续预训练策略中，以下哪项不是其核心组成部分？

A.数据增强

B.微调

C.模型压缩

D.知识蒸馏

4.针对大模型微调过拟合问题，以下哪种对抗性攻击防御技术最为有效？

A.输入