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2025年大模型微调优化（含答案与解析）.docx

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    2025年大模型微调优化（含答案与解析）

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪个分布式训练框架适用于大规模模型训练？

    A.TensorFlow

    B.PyTorch

    C.Horovod

    D.MXNet

    答案：A

    解析：TensorFlow框架提供了强大的分布式训练支持，适用于大规模模型训练。它通过TensorFlowDistributionStrategies可以有效地在多GPU、多机集群上并行训练。

    2.在参数高效微调中，LoRA和QLoRA的区别主要在于：

    A.模型大小

    B.微调策略

    C.实现复杂度

    D.需要的额外内存

    答案：B

    解析：LoRA（Low-Ran

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