基本信息
文件名称:2025年大模型稀疏激活专家网络习题答案及解析.docx
文件大小:15.82 KB
总页数:7 页
更新时间:2025-09-24
总字数:约7.42千字
文档摘要

2025年大模型稀疏激活专家网络习题答案及解析

一、单选题(共15题)

1.以下哪项技术在大模型中用于减少计算资源消耗?

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

2.在稀疏激活网络设计中,以下哪种方法可以有效减少激活操作?

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云边端协同部署

D.知识蒸馏

3.以下哪种技术可以显著提高大模型的推理速度?

A.模型量化(INT8/FP16)

B.结构剪枝

C.稀疏激活网络设计

D.评估指标体系(困惑度/准确率)

4.在设计大模型时,以下哪种策略有助于提高模型的泛化能