2025年大模型算法工程师安全漏洞分析题：大模型可解释性方法

一、单选题（共15题）

1.以下哪种方法有助于提升大模型的可解释性？

A.神经架构搜索（NAS）B.注意力机制可视化C.知识蒸馏D.模型并行策略

2.在大模型训练过程中，如何通过参数高效微调技术来降低安全漏洞风险？

A.使用LoRA进行轻量级微调B.对模型进行参数剪枝C.增加训练时间D.提高数据集质量

3.在大模型推理阶段，如何利用对抗性攻击防御技术来增强模型的安全性？

A.集成学习B.知识蒸馏C.对抗性训练D.模型量化

4.以下哪项技术不属于大模型安全漏洞分析中的可解释性方法？