对于大模型的可解释性，未来可能有哪些研究重点（）

多项选择题对于大模型的可解释性，未来可能有哪些研究重点（）

A.模型内部机制的研究
B.模型输出结果的解释
C.模型决策过程的可视化
D.模型性能的自动优化

1.多项选择题大模型在哪些行业中有广泛应用（）

A.自然语言处理
B.计算机视觉
C.智能制造
D.金融风控

2.多项选择题在进行大模型推理时，通常需要考虑哪些因素（）

A.推理速度
B.推理准确性
C.模型大小
D.输入数据的复杂性

3.多项选择题微调大模型时，哪些做法可能有助于提高目标任务的性能（）

A.增加模型层数
B.使用预训练模型的参数作为初始化
C.增大学习率
D.使用目标任务的特定数据进行训练

4.多项选择题在模型训练和微调过程中，通常需要考虑哪些因素（）

A.目标任务的数据量
B.原始模型的性能
C.微调算法的选择
D.硬件资源限制

5.多项选择题大模型训练过程中，通常需要哪些资源（）

A.大量计算资源
B.少量标注数据
C.高效算法
D.特定硬件支持

6.多项选择题大模型在处理自然语言时，主要依赖于哪些技术（）

A.深度学习
B.传统机器学习
C.语言学规则
D.概率统计

7.多项选择题大模型在半监督学习中的主要应用是什么（）

A.标签传播
B.无监督预训练
C.生成伪标签
D.不使用未标记的数据

8.多项选择题当大模型出现过拟合时，以下哪项措施可能是有效的（）

A.增加训练数据量
B.减小模型规模
C.提高学习率
D.应用更多的数据增强技术

9.多项选择题使用预训练模型的主要优点是什么（）

A.提高模型复杂性
B.缩短训练时间
C.减少数据需求
D.增加模型的泛化误差

10.多项选择题在训练人工智能系统时，哪种方法用于处理异常值（）

A.删除含有异常值的样本
B.用平均值替换异常值
C.用中位数替换异常值
D.用众数替换异常值