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文档摘要

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2025年大模型参数共享与隔离技术专项训练题

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术能够有效提升大规模模型训练的并行效率？

A.数据并行

B.模型并行

C.硬件加速

D.分布式训练

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.在原始模型上添加LoRA参数

B.使用少量数据进行微调

C.使用原始模型参数更新LoRA参数

D.使用LoRA参数更新原始模型参数

3.以下哪种策略可以降低持续预训练过程中模型参数的冗余？

A.丢弃率

B.采样率

C.跳过率

D.优化器选择

4.针对对抗性攻击防御，以下哪种方法可以有效提升模型的鲁棒性？

A