基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年大模型小样本学习元训练方法详解

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术能够有效提升小样本学习中的模型泛化能力？

A.数据增强

B.模型正则化

C.元训练

D.知识蒸馏

2.在大模型小样本学习中，以下哪项方法可以有效地减少过拟合风险？

A.增加训练数据量

B.降低模型复杂度

C.使用预训练模型

D.应用迁移学习

3.元训练方法中，以下哪种技术可以通过少量样本快速调整模型参数？

A.梯度下降法

B.梯度提升法

C.梯度提升机

D.梯度提升法与元学习结合

4.在小样本学习场景下，以下哪种技术可以增强模型的鲁棒性？

A.数据增强

B.模型正则化

C.