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2025年大模型训练数据偏见自动校准跨语言效果平台迁移效率测试答案及解析.docx

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    2025年大模型训练数据偏见自动校准跨语言效果平台迁移效率测试答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪种方法可以有效地减少跨语言大模型训练数据中的偏见？

    A.数据清洗

    B.模型结构调整

    C.偏见检测与校准

    D.模型重训练

    答案：C

    解析：偏见检测与校准是通过算法自动识别并修正模型中的数据偏见，这种方法更直接地针对训练数据中的问题，而数据清洗和模型结构调整虽然有帮助，但不如偏见检测与校准直接有效。《AI伦理与偏见检测2025指南》第4.2节有详细说明。

    2.在进行大模型训练数据偏见自动校准时，以下哪种技术最适用于跨语言效果？

    A.BERT模型

    B.XGBoost

    C.

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