基本信息
文件名称：2025年多模态大模型文本到视频生成试题及答案解析.docx
文件大小：15.6 KB
总页数：7 页
更新时间：2025-10-04
总字数：约7.92千字
文档摘要
2025年多模态大模型文本到视频生成试题及答案解析
一、单选题（共15题）
1.在多模态大模型文本到视频生成中，以下哪项技术可以有效地减少模型参数量，同时保持模型性能？
A.知识蒸馏B.结构剪枝C.稀疏激活网络设计D.动态神经网络
2.在进行文本到视频的生成过程中，以下哪种方法可以有效解决梯度消失问题？
A.使用更深的网络结构B.引入ReLU激活函数C.使用批量归一化D.采用梯度裁剪
3.以下哪项技术可以提高多模态大模型的泛化能力？
A.神经架构搜索（NAS）B.特征工程自动化C.联邦学习隐私保护D.对抗性攻击防御
4.在文本到视频生成中，