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全部知识点 基础数学知识 模拟 枚举 深度优先搜索 递推 贪心 基础排序 栈 区间动态规划 最短路算法 队列 字符串 结构体排序 动态规划 前缀和 拓扑排序 线性动态规划 树形动态规划 递归 背包动态规划 最近公共祖先 二分答案 并查集 线段树 sort排序 基础算法 高精度 分治 素数 筛法

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A53087 关于基于 Transformer 的三种主流模型架构（Encoder-only、Decoder-only、Encoder‒ Decoder），以下描述正确的是 2025年 Transformer架构 Encoder-only Decoder-only Encoder-Decoder -- -- A53086 关于批量⼤⼩（Batch Size）对模型训练的影响，以下说法错误的是 2025年 模型训练 批量大小 梯度下降 -- -- A53085 指令微调（Instruction Tuning）的核⼼⽬标是 2025年 大语言模型 指令微调 监督学习 -- -- A53084 在⼤语⾔模型的训练中，监督学习（Supervised Learning）的主要特征是什么？ 2025年 监督学习 大语言模型训练 -- -- A53083 关于 DeepSeek-R1 的特点 ，以下哪项描述最准确？ 2025年 人工智能模型 推理能力 -- -- A53082 以下哪⼀项是精确率（ Precision）的计算公式？ 注：TP（True Positive ，真阳性）、 FP（False Positive ，假阳性）、TN（True Negative ，真阴性）、 FN（ False Negative ，假阴性）； 2025年 精确率 混淆矩阵 分类评估指标 -- -- A53081 在预训练技术中，下⼀个词元预测任务（Next Token Prediction）主要基于以下哪种核⼼思想？ 2025年 预训练技术 下一个词元预测 自回归建模 -- -- A53080 关于⾃注意⼒机制，以下哪项描述是正确的？ 2025年 自注意力机制 注意力权重 序列建模 -- -- A53079 关于⼤语⾔模型的优势与局限性，以下描述正确的是？ 2025年 人工智能 大语言模型 优势与局限 -- -- A53078 关于⼤语⾔模型的训练流程，以下哪项分阶段描述最准确？ 2025年 大语言模型 训练流程 预训练 微调 -- -- A53077 除了⽆害性、有⽤性和诚实性，⼈类对⻬还可能包含哪些重要标准？ 2025年 人工智能伦理 人类对齐 -- -- A53076 下列哪个项是⼤语⾔模型产⽣偏⻅的主要来源？ 2025年 大语言模型 人工智能伦理 数据偏见 -- -- A53075 按照语⾔模型的发展历程，以下四代模型的正确时间顺序是 2025年 自然语言处理 语言模型发展史 -- -- A53074 关于贪⼼搜索（Greedy Search）和束搜索（Beam Search）这两种解码策略，以下描述正确的是 2025年 贪心搜索 束搜索 解码策略 -- -- A53073 关于过拟合（Overfitting）现象，以下描述正确的是？ 2025年 机器学习基础 过拟合 模型泛化 -- -- A53072 Qwen2.5-VL 是多模态⼤语⾔模型（Vision-Language Model, VLM），能够同时处理图像与⽂本输 ⼊，实现图⽂问答与视觉描述等任务。以下代码演⽰了使⽤ Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型，对输⼊图 像进⾏分析并⽣成⽂本回答。请阅读以下代码，并根据描述完成空缺部分。import torch 2025年 多模态模型 模型加载与推理 图像读取 提示构建 -- -- A53071 在⼤语⾔模型的实际部署中，推理阶段通常需要在保证稳定性、时延与显存效率之间取得平衡。常⻅策略包括： • 将模型切换⾄推理模式以禁⽤ Dropout； • 在推理时关闭梯度计算以减少显存占⽤； • 通过温度采样（Temperature Sampling）或核采样（Top-p Sampling）控制⽣成的多样性。 以下⽰例基于 Qwen2.5-7B 模型，实现了推理函数 deploy_generat… 2025年 大语言模型推理 温度采样 梯度计算控制 模型推理模式 -- -- A53070 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）的核⼼思想是什么？ 2025年 直接偏好优化 偏好学习 强化学习对齐 -- -- A53069 关于前缀微调（Prefix Tuning）与提⽰微调（Prompt Tuning）的异同点，以下哪种说法最准确？ 2025年 参数高效微调 前缀微调 提示微调 -- -- A53068 关于AdamW优化器的改进，以下说法正确的是？ 2025年 AdamW优化器 权重衰减 优化算法 -- --