A.数据清洗B.特征工程C.数据标准化D.数据去噪在大模型的应用中，以下哪些是关键的数据预处理步骤（）……

多项选择题大模型在未来发展中可能会采用哪些新的训练方法（）

A.自监督学习
B.弱监督学习
C.无监督学习
D.强化学习

多项选择题大模型在训练时，哪些方法可以用来提高数据的多样性（）

A.数据增强
B.随机采样
C.合成数据生成
D.权重衰减

多项选择题在大模型的分类中，以下哪些属于深度学习模型（）

A.决策树
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.循环神经网络

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的微调策略（）

A.迁移学习
B.多任务学习
C.元学习
D.持续学习

多项选择题大模型在以下哪些应用行业中展现出了显著的效果（）

A.自然语言处理
B.计算机视觉
C.医疗健康
D.金融服务

多项选择题大模型训练时，哪些因素会影响训练效率（）

A.硬件加速器的使用
B.优化算法的选择
C.训练数据的清洗程度
D.模型的复杂度

多项选择题在大模型的基础知识中，以下哪些是构建大模型的关键要素（）

A.模型架构的设计
B.训练数据的质量和规模
C.计算资源的可用性
D.模型的泛化能力

多项选择题如何确保大模型的社会责任（）

A.建立伦理审查机制
B.公开透明地分享数据与方法
C.提供模型可解释性工具
D.忽略模型可能带来的负面影响

多项选择题大模型的发展方向可能受到哪些因素的影响（）

A.技术进步
B.市场需求
C.政策法规
D.社会文化

多项选择题大模型在智能制造领域的应用包括哪些（）

A.生产过程优化
B.质量检测与控制
C.供应链预测与管理
D.员工培训与管理

多项选择题前沿技术如何促进大模型的发展（）

A.提供更强大的计算资源
B.引入新的优化算法
C.丰富数据表示与特征提取
D.加速模型训练与推理

多项选择题大模型的安全挑战主要包括哪些（）

A.数据泄露
B.模型窃取
C.对抗攻击
D.模型稳定性

多项选择题如何将大模型集成到实际应用中（）

A.设计API接口
B.提供SDK支持
C.进行模型封装
D.忽略模型性能

多项选择题如何选择合适的训练策略来加速（）

A.使用分布式训练
B.增大学习率
C.减小模型规模
D.引入预训练技术

多项选择题大模型的鲁棒性通常受到哪些因素的影响（）

A.数据噪声
B.模型结构
C.对抗攻击
D.训练策略