2025年自然语言理解上下文长度测试试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在自然语言理解任务中，以下哪项技术通常用于提高模型的上下文长度处理能力？

A.多层循环神经网络

B.Transformer架构

C.卷积神经网络

D.支持向量机

答案：B

解析：Transformer架构通过自注意力机制能够有效地处理长距离依赖问题，从而提高模型的上下文长度处理能力。参考《Transformer模型原理与实践》2025版第3章。

2.以下哪种技术可以用于减少自然语言理解模型训练过程中的计算资源消耗？

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.梯度消失问题解决

D.知识蒸