判断题转换学习是多模态大模型中常用的技术，以便更好地适应新的数据模态。
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3.多项选择题在大模型的模型训练中，哪些因素可能会影响模型的泛化至未见数据（）
A.数据集的多样性
B.模型的正则化强度
C.训练数据的数量
D.模型的初始化策略
4.多项选择题在大模型的应用中，哪些技术可以用于提高模型在不同环境下的适应性（）
A.迁移学习
B.多任务学习
C.模型微调
D.模型压缩
5.多项选择题在大模型的推理过程中，哪些方法可以用于减少模型的计算资源消耗（）
A.量化
B.模型剪枝
C.低精度计算
D.模型蒸馏
6.多项选择题在大模型的推理优化中，哪些技术可以用于提高模型的并行处理能力（）
A.模型并行化
B.数据并行化
C.流水线并行化
D.混合精度计算
7.多项选择题在大模型的训练中，哪些方法可以用于提高模型对异常数据的处理能力（）
A.异常检测
B.鲁棒性训练技巧
C.数据清洗
D.集成学习
8.多项选择题在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的跨领域应用能力（）
A.领域间的相似性
B.模型的迁移学习能力
C.数据预处理的通用性
D.模型的泛化能力
9.多项选择题在大模型的部署中，哪些因素可能会影响模型的可监控性（）
A.监控工具的完善度
B.模型的日志记录能力
C.系统的透明度
D.模型的异常检测机制
10.多项选择题在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的公平性（）
A.数据集的代表性
B.模型的设计选择
C.评价指标的选择
D.训练过程中的偏差校正