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文档摘要

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大模型在自然语言处理中的用及案例分析答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在自然语言处理中，以下哪个技术通常用于提升大模型的性能和效率？

A.分布式训练框架

B.持续预训练策略

C.知识蒸馏

D.对抗性攻击防御

答案：A

解析：分布式训练框架通过将训练数据分散在多个计算节点上并行处理，可以有效提升大模型的训练效率和资源利用率，参考《深度学习技术实战指南》2025年版第8章。

2.在进行大模型训练时，以下哪种策略有助于防止过拟合？

A.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

B.模型并行策略

C.结构剪枝

D.稀疏激活网络设计

答案：A

解析：参数高效微调（LoRA