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2025年大模型长文本记忆失效预测模型鲁棒性增强卷答案及解析.docx

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    2025年大模型长文本记忆失效预测模型鲁棒性增强卷答案及解析

    一、单选题（共15题）

    1.在预测模型鲁棒性增强中，以下哪项技术可以帮助减少对抗样本对模型的影响？

    A.数据增强

    B.知识蒸馏

    C.对抗训练

    D.结构剪枝

    2.在构建长文本记忆失效预测模型时，为了提高模型的泛化能力，通常会采用哪种策略？

    A.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

    B.持续预训练策略

    C.模型并行策略

    D.云边端协同部署

    3.以下哪种技术可以用于评估大模型长文本记忆失效预测模型的鲁棒性？

    A.梯度消失问题解决

    B.评估指标体系（困惑度/准确率）

    C.模型公平性度量

    D.注意力机制变体

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