基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年大模型微调数据增强策略习题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在大模型微调过程中，以下哪种数据增强方法能够有效提高模型对噪声数据的鲁棒性？

A.对比增强

B.随机裁剪

C.旋转增强

D.随机水平翻转

2.对于大规模模型，以下哪种方法在保持模型精度的同时，能够有效减少模型参数量？

A.知识蒸馏

B.结构剪枝

C.稀疏激活网络设计

D.模型并行策略

3.在进行数据增强时，以下哪种方法有助于提高模型在低分辨率图像上的性能？

A.图像缩放

B.图像旋转

C.随机裁剪

D.图像增强

4.在使用LoRA（Low-RankAdaptation）进行模型微调