在大模型的应用中，以下哪些是常见的数据增强技术（）

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

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