2025年大模型应用开发文本纠错考核题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪个技术可以有效地解决大模型在分布式训练过程中的同步问题？

A.模型并行策略

B.数据并行策略

C.神经架构搜索（NAS）

D.动态神经网络

2.在参数高效微调中，LoRA与QLoRA的区别主要在于：

A.调优粒度

B.计算复杂度

C.微调目标

D.应用场景

3.为了提高持续预训练策略的效率，以下哪种方法不是常用的？

A.使用预训练模型作为初始模型

B.在预训练阶段加入更多数据

C.逐步减少预训练数据量

D.增加预训练阶段的时间

4.针对对抗性攻击防御，以下哪种方法