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文档摘要

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2025年跨语言对话系统迁移学习考题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在跨语言对话系统中，以下哪项技术可以帮助提高模型的跨语言泛化能力？

A.知识蒸馏

B.对抗性训练

C.模型并行

D.动态神经网络

答案：A

解析：知识蒸馏技术通过将大模型的知识迁移到小模型中，可以帮助小模型学习到更多泛化能力，从而提高跨语言对话系统的泛化能力。参考《知识蒸馏技术白皮书》2025版第3.2节。

2.在跨语言对话系统中，以下哪项技术可以帮助减少模型训练时间？

A.分布式训练框架

B.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

C.持续预训练策略

D.模型量化（INT8/FP16）