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2025年大模型训练数据偏见消除测试答案及解析.docx

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    2025年大模型训练数据偏见消除测试答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪种方法可以有效减少大模型训练数据中的性别偏见？

    A.使用平衡采样策略

    B.应用数据增强技术

    C.增加代表性数据集

    D.以上都是

    2.在大模型训练中，如何通过模型并行策略提高数据吞吐量？

    A.增加模型节点数

    B.提高单节点的计算能力

    C.使用多GPU并行计算

    D.以上都是

    3.以下哪种方法可以帮助消除大模型训练数据中的年龄偏见？

    A.引入年龄相关的特征

    B.使用对抗性样本生成技术

    C.优化模型损失函数

    D.以上都是

    4.在对抗性攻击防御方面，以下哪种方法被认为是最有效的？

    A.

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