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2025年大模型稀疏化训练策略试题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术可以显著降低大模型稀疏化训练时的内存消耗？

A.参数高效微调（LoRA）

B.结构剪枝

C.知识蒸馏

D.动态神经网络

2.在大模型稀疏化训练中，哪项策略可以提升训练效率，减少计算资源需求？

A.模型并行策略

B.云边端协同部署

C.梯度累积技术

D.数据增强方法

3.哪项技术能够在保持模型精度的前提下，大幅减少大模型的参数数量？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.稀疏激活网络设计

C.特征工程自动化

D.异常检测

4.以下哪种技术可以有效提高大模型在稀疏化训练