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2025年大模型微调数据增强策略试题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在进行大模型微调时，以下哪种数据增强方法可以有效提高模型的泛化能力？

A.随机裁剪

B.数据增强

C.数据清洗

D.数据标准化

答案：B

解析：数据增强通过在训练数据集上应用一系列变换，如旋转、缩放、翻转等，可以增加模型对数据的理解，提高模型的泛化能力。参考《深度学习实践指南》2025版第8章。

2.在使用LoRA进行参数高效微调时，以下哪个步骤是错误的？

A.选择预训练模型

B.定义LoRA模块

C.选择微调数据集

D.直接在预训练模型上应用LoRA

答案：D

解析：在使用LoRA进行微