多项选择题开源大模型有哪些优势（）
A.促进技术交流与分享
B.降低研发成本
C.提高模型质量
D.加速技术创新
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1.多项选择题如何对大模型进行运维管理（）
A.监控模型性能
B.定期更新与维护
C.建立故障恢复机制
D.进行模型版本控制
2.多项选择题大模型的伦理问题主要包括哪些（）
A.数据隐私泄露
B.算法偏见与歧视
C.模型安全与可靠性
D.技术滥用与误用
3.多项选择题如何利用量子计算提升大模型的性能（）
A.利用量子并行性加速计算
B.使用量子优化算法
C.结合经典与量子计算
D.直接将模型转换为量子模型
4.多项选择题大模型在处理敏感数据时可能面临哪些安全挑战（）
A.数据泄露
B.模型窃取
C.对抗攻击
D.隐私推断攻击
5.多项选择题在大模型推理时，哪些因素会影响推理速度（）
A.模型复杂度
B.计算资源
C.输入数据规模
D.推理引擎的选择
6.多项选择题在大模型训练中，如何选择合适的学习率（）
A.根据任务复杂度
B.根据模型规模
C.使用学习率衰减策略
D.通过实验调试
7.多项选择题大模型在处理大规模数据时，通常具备哪些特点（）
A.高计算效率
B.强泛化能力
C.丰富的特征表示
D.低内存占用
8.多项选择题大模型训练中，为什么需要进行超参数调优（）
A.提高模型性能
B.加快训练速度
C.减少过拟合
D.确定模型复杂度
9.多项选择题在大模型训练中，如何选择合适的优化算法（）
A.考虑模型的复杂度
B.考虑数据的规模
C.考虑计算资源
D.考虑训练时间
10.多项选择题分布式训练在大模型训练中起到哪些作用（）
A.加速训练过程
B.提高模型精度
C.减少内存消耗
D.简化模型结构
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