2025年大模型应用开发推荐系统考核题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种分布式训练框架支持大规模并行训练，且具有较好的容错性？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.ApacheMXNet

D.Horovod

答案：D

解析：Horovod是一个高效的分布式训练框架，它支持大规模并行训练，并且能够通过自动重试机制提高容错性。根据《分布式训练框架技术指南》2025版，Horovod在分布式训练性能和容错性方面表现优异。

2.在参数高效微调（LoRA/QLoRA）中，以下哪个方法能够有效降低模型复杂度？

A.权重共享

B.参数稀疏化

C.