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2025年大模型动态稀疏化训练技术深度解析.docx

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    2025年大模型动态稀疏化训练技术深度解析

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪项技术能够有效减少大模型训练过程中的计算资源消耗？

    A.分布式训练框架

    B.持续预训练策略

    C.稀疏激活网络设计

    D.神经架构有哪些信誉好的足球投注网站（NAS）

    2.在动态稀疏化训练技术中，哪种方法可以减少内存占用并提高训练速度？

    A.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

    B.模型并行策略

    C.低精度推理

    D.云边端协同部署

    3.动态神经网络在稀疏化训练中，以下哪种技术有助于提升模型效率？

    A.知识蒸馏

    B.模型量化（INT8/FP16）

    C.结构剪枝

    D.对抗性攻击防御

    4.以下哪项技术能够提高大模

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