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文件名称:2025年大模型梯度累积训练优化习题答案及解析.docx
文件大小:15.01 KB
总页数:8 页
更新时间:2025-09-30
总字数:约7.52千字
文档摘要
2025年大模型梯度累积训练优化习题答案及解析
一、单选题(共15题)
1.在大模型梯度累积训练中,以下哪项技术可以显著提高训练效率,减少内存消耗?
A.梯度累积技术
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:A
解析:梯度累积技术通过将多个小批量梯度累积到一个较大的梯度中,减少了内存消耗,同时保持了训练效率。参考《大模型梯度累积训练优化指南》2025版4.2节。
2.以下哪种方法适用于解决大模型训练过程中的梯度消失问题?
A.数据增强
B.模型并行策略
C.结构剪枝
D.稀疏激活网络设计
答案:D
解析:稀疏激活网络