基本信息
文件名称：2025年多模态幻觉修复技术习题（含答案与解析）.docx
文件大小：16.28 KB
总页数：12 页
更新时间：2025-09-13
总字数：约9.51千字
文档摘要
2025年多模态幻觉修复技术习题（含答案与解析）
一、单选题（共15题）
1.以下哪种技术可以显著提高多模态模型在图像识别任务中的准确率？
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.对抗性攻击防御
答案：B
解析：参数高效微调（LoRA/QLoRA）技术可以在不增加模型复杂度的情况下，对预训练模型进行微调，从而提高模型在特定任务上的性能，尤其是在多模态图像识别任务中，这种方法可以显著提高准确率，参考《多模态学习技术白皮书》2025版4.2节。
2.在进行多模态幻觉修复时，以下哪种技术可以有效减少模型训练数据的需求？
A.模型并行