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文档摘要

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2025年跨语言知识迁移习题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术可以实现跨语言知识迁移，使得模型在源语言上的预训练知识能够迁移到目标语言上？

A.多任务学习

B.知识蒸馏

C.对抗性训练

D.多模态学习

答案：B

解析：知识蒸馏是一种将大模型的知识迁移到小模型上的技术，能够使得小模型在目标语言上也能复现源语言的预训练知识，参考《深度学习技术手册》2025版第5章。

2.在持续预训练策略中，以下哪种方法可以帮助减少模型对特定领域数据的依赖？

A.迁移学习

B.自监督学习

C.多语言预训练

D.模型并行

答案：A

解析：迁移学习通过将源域（如通用