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2025年大模型训练数据中毒攻击防护与鲁棒性增强试题答案及解析.docx

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    2025年大模型训练数据中毒攻击防护与鲁棒性增强试题答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.在2025年大模型训练过程中，以下哪项技术可以有效防止数据中毒攻击？

    A.数据加密

    B.模型监控

    C.数据清洗

    D.模型脱敏

    答案：B

    解析：数据中毒攻击是指通过在训练数据中注入恶意样本来破坏模型，模型监控技术可以通过实时监控模型输出与输入数据之间的关系，及时发现异常数据，从而防御数据中毒攻击。参考《人工智能安全与伦理2025指南》第5.2节。

    2.关于持续预训练策略，以下哪种方法最适合用于增强大模型的鲁棒性？

    A.增量式预训练

    B.迭代微调

    C.多任务学习

    D.迁移学习

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