A.数据增强B.随机采样C.合成数据生成D.权重衰减大模型在训练时，哪些方法可以用来提高数据的多样性（）……

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

多项选择题大模型在语音识别领域的应用包括哪些（）

A.语音转文字
B.语音翻译
C.语音合成
D.语音情感分析

多项选择题未来大模型的发展趋势是什么（）

A.模型轻量化
B.跨模态融合
C.可解释性增强
D.个性化学习