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文件名称:2025年多模态幻觉与模型架构试题(含答案与解析).docx
文件大小:15.99 KB
总页数:21 页
更新时间:2025-09-08
总字数:约7.7千字
文档摘要

2025年多模态幻觉与模型架构试题(含答案与解析)

一、单选题(共15题)

1.以下哪个技术是用于在多模态模型中实现信息共享和融合的关键?

A.图文检索

B.知识蒸馏

C.跨模态迁移学习

D.特征工程自动化

2.在多模态幻觉中,哪种技术可以帮助模型学习到更丰富的视觉和文本表示?

A.BERT

B.GPT

C.MoE

D.图神经网络

3.为了减少多模态模型的计算复杂度,以下哪种方法最为有效?

A.结构剪枝

B.模型并行策略

C.知识蒸馏

D.动态神经网络

4.在多模态幻觉的上下文中,以下哪个评估指标体系最为关键?

A.模型公平性度量

B.模型鲁棒性增