多项选择题分布式训练在大模型训练中有什么优势（）
A.加速训练过程
B.减少内存消耗
C.提高模型精度
D.降低硬件成本
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1.多项选择题在大模型训练中，如何评估模型的性能（）
A.准确率
B.召回率
C.F1分数
D.模型大小
2.多项选择题根据模型的功能和应用领域，大模型可以分为哪些类型（）
A.通用模型
B.领域专用模型
C.生成式模型
D.判别式模型
3.多项选择题大模型在处理复杂问题时，通常需要哪些条件（）
A.大量的计算资源
B.简单的模型结构
C.丰富的训练数据
D.高效的优化算法
4.多项选择题在智慧医疗领域，大模型通常用于哪些任务（）
A.医学影像分析
B.病例诊断
C.药物研发
D.患者管理
5.多项选择题大模型在哪些领域具有广阔的应用前景（）
A.自动驾驶
B.智慧医疗
C.智慧教育
D.金融科技
6.多项选择题如何提高大模型推理的精度（）
A.使用更高的计算精度
B.增大模型规模
C.使用更先进的推理算法
D.增加推理时的输入数据
7.多项选择题微调大模型时，以下哪些做法可以提高模型的性能（）
A.冻结部分层
B.使用更大的学习率
C.增加训练轮数
D.使用更复杂的优化器
8.多项选择题在微调大模型时，通常需要考虑哪些数据因素（）
A.目标任务的数据量
B.原始模型的训练数据
C.数据的质量
D.数据的多样性
9.多项选择题大模型训练时，常用的损失函数有哪些（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.铰链损失
D.对数损失
10.多项选择题大模型在处理复杂任务时，通常依赖哪些关键技术（）
A.特征提取
B.上下文理解
C.多任务学习
D.迁移学习
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