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2025年大模型低秩近似微调技术专题卷答案及解析

一、单选题（共15题）

1.以下哪个技术通常用于提高大模型的训练效率？

A.分布式训练框架

B.低秩近似微调（LoRA）

C.持续预训练策略

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：A

解析：分布式训练框架通过在多台机器上并行计算，可以显著提高大模型的训练效率。参考《大规模模型训练技术指南》2025版5.1节。

2.LoRA（Low-RankAdaptation）技术主要用于什么目的？

A.模型压缩

B.参数高效微调

C.模型加速

D.模型并行

答案：B

解析：LoRA技术通过添加低秩矩阵来近似原有高秩矩阵，从