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文档摘要

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2025年联邦学习通信效率提升测试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪个技术可以显著提高联邦学习中的通信效率？

A.分布式训练框架

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：B

解析：参数高效微调（LoRA/QLoRA）通过仅更新模型的一小部分参数来减少通信量，从而提高联邦学习中的通信效率。根据《联邦学习通信效率优化指南》2025版，LoRA/QLoRA可以在不显著影响模型性能的情况下，将通信量减少约80%。

2.在联邦学习中，以下哪种方法可以有效降低模型复杂度，从而减少通信负载？

A.模型并行策略

B.低