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文档摘要

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2025年大模型知识蒸馏温度（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在2025年的知识蒸馏过程中，以下哪项技术通常用于降低大模型复杂度，同时保持性能？

A.压缩模型

B.知识蒸馏

C.模型并行

D.结构化剪枝

2.在大模型知识蒸馏中，以下哪种方法可以帮助减少过拟合，并提高模型泛化能力？

A.数据增强

B.正则化

C.知识蒸馏

D.增量学习

3.知识蒸馏技术中，以下哪个指标通常用来衡量源模型和蒸馏模型之间的性能差距？

A.损失函数

B.交叉熵

C.相似度

D.准确率

4.以下哪种方法在知识蒸馏过程中，可以帮助减少计算资源消耗？

A.硬件加速

B.低精