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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
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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