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2025年大模型训练数据偏差溯源算法跨语言迁移测试答案及解析.docx

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    2025年大模型训练数据偏差溯源算法跨语言迁移测试答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪项算法可以用于检测和纠正大模型训练数据中的偏差？

    A.数据清洗算法

    B.模型评估算法

    C.偏见检测算法

    D.数据增强算法

    2.在跨语言迁移测试中，以下哪种技术可以帮助减少模型在源语言和目标语言之间的性能差异？

    A.模型并行策略

    B.模型量化

    C.知识蒸馏

    D.模型剪枝

    3.在溯源算法中，以下哪项技术可以帮助识别数据偏差的来源？

    A.特征工程

    B.对抗性攻击

    C.数据溯源算法

    D.主动学习

    4.以下哪种方法可以有效提高大模型训练数据的覆盖率和多样性？

    A.数据增强

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