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文件名称:2025年多模态大模型在传统乐器音色修复中的专项答案及解析.docx
文件大小:14.78 KB
总页数:6 页
更新时间:2025-10-04
总字数:约6.55千字
文档摘要
2025年多模态大模型在传统乐器音色修复中的专项答案及解析
一、单选题(共15题)
1.以下哪项技术可以帮助在音色修复过程中减少对原始数据的需求?
A.分布式训练框架
B.持续预训练策略
C.知识蒸馏
D.联邦学习隐私保护
2.在多模态大模型训练中,以下哪项技术可以加速模型并行处理?
A.模型并行策略
B.低精度推理
C.云边端协同部署
D.梯度消失问题解决
3.以下哪种方法可以提高音色修复模型的泛化能力?
A.结构剪枝
B.稀疏激活网络设计
C.评估指标体系(困惑度/准确率)
D.优化器对比(Adam/SGD)
4.在音色修复任务中,如何检测和减少模型中的