A.开发阶段的模型选择B.模型上线前的验证C.模型运行时的监控D.模型迭代更新的评估在大模型的应用中，以下哪些……

多项选择题大模型在未来发展中，以下哪些是可能的模型架构创新（）

A.混合神经网络
B.动态网络结构
C.能量效率优化的架构
D.模块化设计

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型压缩技术（）

A.权重共享
B.量化
C.剪枝
D.哈希技术

多项选择题大模型在未来发展中，以下哪些是可能的计算资源优化方向（）

A.专用硬件加速
B.分布式计算
C.云计算资源管理
D.能源效率优化

多项选择题大模型在未来发展中，以下哪些是可能的跨领域应用（）

A.机器人控制
B.智能交通系统
C.虚拟现实
D.生物信息学

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型部署平台（）

A.移动设备
B.云端服务器
C.边缘设备
D.嵌入式系统

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型融合策略（）

A.投票机制
B.加权平均
C.堆叠模型
D.混合模型

多项选择题大模型在未来发展中，以下哪些是可能的伦理考量（）

A.透明度
B.责任归属
C.隐私保护
D.公平性

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型优化技术（）

A.梯度累积
B.混合精度训练
C.模型剪枝
D.知识蒸馏

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的数据增强技术（）

A.随机旋转
B.随机裁剪
C.颜色变换
D.噪声注入

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些因素可能导致模型性能下降（）

A.过拟合
B.不足的训练数据
C.不适当的模型架构
D.缺乏有效的正则化

多项选择题大模型在未来发展中可能会面临哪些伦理问题（）

A.数据隐私泄露
B.模型偏见
C.自动化失业
D.决策透明度

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是关键的数据预处理步骤（）

A.数据清洗
B.特征工程
C.数据标准化
D.数据去噪

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