基本信息
文件名称:2025年大模型推理链断裂修复回溯准确率平台交互扩展效率量化考题答案及解析.docx
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总页数:8 页
更新时间:2025-09-29
总字数:约7.49千字
文档摘要
2025年大模型推理链断裂修复回溯准确率平台交互扩展效率量化考题答案及解析
一、单选题(共15题)
1.在2025年,以下哪项技术被广泛应用于大模型推理链断裂修复中,以实现回溯准确率的高效提升?
A.分布式训练框架
B.参数高效微调(LoRA/QLoRA)
C.持续预训练策略
D.对抗性攻击防御
答案:B
解析:参数高效微调(LoRA/QLoRA)通过在原有模型上添加少量参数,可以有效地调整模型权重,从而在保持高准确率的同时,实现推理链断裂的修复,参考《机器学习算法优化指南》2025版第4.2节。
2.在量化考题中,以下哪种方法可以有效提升模型推理的扩展效率?
A.推理加