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文档摘要

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2025年大模型微调过拟合（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术通常用于解决大模型训练过程中过拟合的问题？

A.增加数据集大小

B.使用正则化

C.减少模型复杂度

D.提高学习率

2.在微调大模型时，哪种技术可以有效地降低过拟合的风险？

A.使用更多的数据增强

B.应用LoRA（Low-RankAdaptation）

C.提高学习率

D.增加训练迭代次数

3.在微调大模型时，以下哪种方法有助于防止过拟合？

A.使用较小的批量大小

B.应用Dropout技术

C.增加模型的层数

D.减少优化器的步数

4.在进行大模型微调时，以下哪种策略有