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2025年大模型流行病预测模拟题答案及解析.docx

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    2025年大模型流行病预测模拟题答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.在大模型流行病预测中，以下哪项技术可以有效地减少模型对特定数据集的依赖，提高模型的泛化能力？

    A.数据增强

    B.知识蒸馏

    C.联邦学习

    D.模型并行

    答案：C

    解析：联邦学习通过在客户端本地训练模型，然后聚合更新，可以减少对特定数据集的依赖，提高模型的泛化能力。参考《联邦学习：隐私保护下的机器学习》2025版4.2节。

    2.在进行大模型流行病预测时，以下哪项技术可以有效地减少模型训练所需的计算资源？

    A.分布式训练框架

    B.低精度推理

    C.模型并行策略

    D.知识蒸馏

    答案：B

    解析：低精度推理

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