A.过采样B.欠采样C.重新加权损失函数D.数据增强在大模型的模型训练中，哪些技术可以用于处理不平衡数据集（）……

多项选择题在大模型的模型优化中，哪些技术可以减少模型的能耗（）

A.量化
B.模型剪枝
C.能效优化的训练算法
D.模型并行化

多项选择题在大模型的模型评估中，哪些方法可以用于评估模型的长期性能（）

A.滚动验证
B.在线评估
C.周期性测试
D.模型版本控制

多项选择题在大模型的模型监控中，哪些指标可以用来评估模型的健康状态（）

A.模型的准确率
B.模型的延迟
C.系统的吞吐量
D.模型的错误率

多项选择题在大模型的联邦学习中，哪些策略可以保护参与设备的隐私（）

A.同态加密
B.安全多方计算
C.差分隐私
D.模型压缩

多项选择题在大模型的安全性评估中，哪些测试可以用来评估模型的鲁棒性（）

A.对抗样本攻击
B.模型反演攻击
C.模型窃取攻击
D.模型公平性测试

多项选择题在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型评估场景（）

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

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