基本信息
文件名称:2025年多模态大模型音频文本对齐测试题.docx
文件大小:15.82 KB
总页数:9 页
更新时间:2025-09-30
总字数:约9.83千字
文档摘要
2025年多模态大模型音频文本对齐测试题
一、单选题(共15题)
1.在多模态大模型音频文本对齐中,以下哪个技术可以帮助减少模型训练时间?
A.并行计算
B.优化器Adam
C.知识蒸馏
D.神经架构搜索(NAS)
答案:A
解析:并行计算通过同时在多个处理器上执行计算任务,可以显著减少模型训练时间,提高训练效率。参考《并行计算技术指南》2025版4.2节。
2.在音频文本对齐过程中,以下哪种技术可以增强模型对噪声干扰的鲁棒性?
A.数据增强
B.增量学习
C.对抗训练
D.交叉验证
答案:C
解析:对抗训练通过向训练数据添加轻微的噪声,可以增强模型对噪声干扰的鲁棒