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
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1.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
2.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
3.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
4.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
5.多项选择题在大模型的训练中，哪些因素可能会影响模型的训练质量（）
A.训练数据的质量
B.模型的复杂度
C.优化算法的选择
D.训练过程中的正则化
6.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更新频率（）
A.模型的稳定性
B.业务需求的变化速度
C.数据的动态性
D.模型的可扩展性
7.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部署效率（）
A.部署工具的自动化程度
B.模型的大小
C.系统的资源分配策略
D.网络的传输速度
8.多项选择题在大模型的训练中，哪些因素可能会影响模型的训练成本（）
A.训练数据的规模
B.计算资源的使用
C.模型的复杂度
D.训练时间的长短
9.多项选择题大模型训练时，以下哪些因素可能影响训练速度（）
A.模型复杂度
B.批次大小
C.优化器类型
D.硬件性能
10.多项选择题以下哪些方法可以用于大模型微调（）
A.数据增强
B.迁移学习
C.集成学习
D.特征选择
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