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文档摘要

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2025年人工智能的试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在监督学习中，以下哪种情况最可能导致模型过拟合？

A.训练数据量远大于测试数据量

B.模型参数数量远小于训练数据特征数量

C.训练数据中存在大量噪声

D.采用L2正则化优化损失函数

答案：C

解析：过拟合通常因模型过于复杂或训练数据质量差（如噪声）导致，无法泛化。选项C中噪声会使模型学习到无关特征；A可能提升泛化；B参数不足易欠拟合；D正则化缓解过拟合。

2.以下关于Transformer模型的描述，错误的是？

A.自注意力机制计算输入序列中任意两个位置的依赖关系