2025年多模態(tài)幻覺與數(shù)據(jù)質(zhì)量習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于多模態(tài)幻覺檢測中，用于提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.對抗性訓(xùn)練

C.知識蒸餾

D.云邊端協(xié)同部署

2.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，哪種方法可以有效減少模型對噪聲數(shù)據(jù)的敏感度？

A.圖像去噪

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型正則化

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

3.對于大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集，以下哪種技術(shù)可以顯著提高訓(xùn)練效率？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

4.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪種技術(shù)可以用于提高生成內(nèi)容的多樣性？

A.隨機(jī)森林

B.XGBoost

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

D.Transformer變體（BERT/GPT）

5.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，哪種方法可以有效地識別和減少模型偏見？

A.模型公平性度量

B.注意力可視化

C.可解釋AI

D.異常檢測

6.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，提高模型性能？

A.特征工程自動化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.知識蒸餾

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

7.在多模態(tài)幻覺與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于衡量模型性能？

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.精度損失

D.困惑度

8.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種技術(shù)可以用于增強(qiáng)模型對罕見病例的識別能力？

A.模型正則化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.知識蒸餾

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

9.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能？

A.模型并行策略

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.API調(diào)用規(guī)范

D.模型量化（INT8/FP16）

10.在多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注中，以下哪種方法可以減少人工標(biāo)注的工作量？

A.自動化標(biāo)注工具

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.主動學(xué)習(xí)策略

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

11.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.知識蒸餾

D.異常檢測

12.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化GPU集群的性能？

A.分布式存儲系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺應(yīng)用

D.CI/CD流程

13.在多模態(tài)幻覺與數(shù)據(jù)質(zhì)量習(xí)題中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

14.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的解釋性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI

C.異常檢測

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

15.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，提高模型性能？

A.特征工程自動化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.知識蒸餾

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

答案：

1.B

2.A

3.A

4.D

5.A

6.A

7.D

8.B

9.B

10.A

11.A

12.B

13.C

14.B

15.A

解析：

1.B：對抗性訓(xùn)練通過生成對抗樣本，增強(qiáng)模型對噪聲和異常數(shù)據(jù)的魯棒性。

2.A：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型對噪聲數(shù)據(jù)的識別能力。

3.A：分布式訓(xùn)練框架可以將大規(guī)模數(shù)據(jù)集分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高訓(xùn)練效率。

4.D：Transformer變體（BERT/GPT）在AIGC內(nèi)容生成中可以生成多樣化內(nèi)容。

5.A：模型公平性度量可以識別和減少模型偏見，提高模型的公平性。

6.A：特征工程自動化可以自動選擇和組合特征，優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。

7.D：困惑度是衡量模型性能的一個(gè)指標(biāo)，表示模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測難度。

8.B：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加模型對罕見病例的識別能力，提高模型的泛化能力。

9.B：容器化部署（Docker/K8s）可以優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能。

10.A：自動化標(biāo)注工具可以減少人工標(biāo)注的工作量，提高標(biāo)注效率。

11.A：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加模型的多樣性，提高模型的泛化能力。

12.B：AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度可以優(yōu)化GPU集群的性能，提高訓(xùn)練效率。

13.C：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以減少模型參數(shù)數(shù)量，提高模型的魯棒性。

14.B：注意力可視化可以展示模型在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)注點(diǎn)，提高模型的解釋性。

15.A：特征工程自動化可以優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，提高模型性能。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提高多模態(tài)幻覺檢測模型的性能？（多選）

A.對抗性訓(xùn)練

B.云邊端協(xié)同部署

C.知識蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCE

解析：對抗性訓(xùn)練可以增強(qiáng)模型對噪聲和異常數(shù)據(jù)的魯棒性（A），云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化模型在不同設(shè)備上的性能（B），知識蒸餾可以幫助模型學(xué)習(xí)更有效的特征表示（C），模型量化可以減少模型大小和推理時(shí)間（D）。結(jié)構(gòu)剪枝可以去除不重要的神經(jīng)元，提高模型效率（E）。

2.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些方法可以提高模型的準(zhǔn)確率和可解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.特征工程自動化

C.異常檢測

D.可解釋AI

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制變體可以幫助模型聚焦于重要的特征（A），特征工程自動化可以提高特征質(zhì)量（B），異常檢測可以幫助識別數(shù)據(jù)中的異常值（C），可解釋AI可以提高模型決策過程的透明度（D）。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（E）雖然重要，但更多關(guān)注的是數(shù)據(jù)隱私，而非模型性能。

3.在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的性能？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型并行策略

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：ABCDE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力（A），模型并行策略可以在多GPU上加速訓(xùn)練（B），持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以提升模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)（C），神經(jīng)架構(gòu)搜索可以找到最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)（D），跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以跨不同模態(tài)進(jìn)行知識遷移（E）。

4.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于提高生成內(nèi)容的多樣性？（多選）

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

C.知識蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

E.自動化標(biāo)注工具

答案：ABC

解析：Transformer變體（BERT/GPT）可以生成多樣化文本內(nèi)容（A），集成學(xué)習(xí)可以結(jié)合多個(gè)模型提高預(yù)測準(zhǔn)確性（B），知識蒸餾可以幫助模型學(xué)習(xí)更豐富的特征表示（C）。模型量化（D）和自動化標(biāo)注工具（E）更多用于優(yōu)化模型性能和標(biāo)注效率。

5.在多模態(tài)幻覺與數(shù)據(jù)質(zhì)量習(xí)題中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的魯棒性和安全性？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見檢測

D.內(nèi)容安全過濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ACDE

解析：梯度消失問題解決可以改善模型的訓(xùn)練效果（A），倫理安全風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注模型應(yīng)用的道德和法律問題（B），偏見檢測可以幫助減少模型偏見（C），內(nèi)容安全過濾可以防止有害內(nèi)容生成（D），模型魯棒性增強(qiáng)可以提高模型對攻擊的抵抗力（E）。

6.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的泛化能力？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征工程自動化

C.異常檢測

D.知識蒸餾

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)和特征工程自動化可以提高模型的泛化能力（A和B），異常檢測可以幫助識別和過濾異常數(shù)據(jù)（C），知識蒸餾可以提升模型在不同數(shù)據(jù)上的性能（D）。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（E）更多關(guān)注數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

7.在多模態(tài)圖像識別任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的準(zhǔn)確性？（多選）

A.圖像去噪

B.模型并行策略

C.知識蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABCE

解析：圖像去噪可以提高輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量（A），模型并行策略可以在多GPU上加速訓(xùn)練（B），知識蒸餾可以幫助模型學(xué)習(xí)更有效的特征表示（C），結(jié)構(gòu)剪枝可以去除不重要的神經(jīng)元（D）。神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）可以找到最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)，但不是直接提高準(zhǔn)確性的技術(shù)。

8.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的推理速度？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABDE

解析：低精度推理可以減少模型參數(shù)數(shù)量，提高推理速度（A），模型量化（B）同樣可以減少模型大小和推理時(shí)間，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入動態(tài)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)（C），模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化和API調(diào)用規(guī)范可以提高模型服務(wù)的響應(yīng)速度（D和E）。

9.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高生成內(nèi)容的真實(shí)感？（多選）

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.主動學(xué)習(xí)策略

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評估指標(biāo)

答案：ABDE

解析：多標(biāo)簽標(biāo)注流程可以幫助生成更豐富的內(nèi)容（A），主動學(xué)習(xí)策略可以根據(jù)模型需要選擇最有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注（B），標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗可以提高標(biāo)注質(zhì)量（D），質(zhì)量評估指標(biāo)可以幫助衡量生成內(nèi)容的質(zhì)量（E）。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（C）更多用于3D建模和重建任務(wù)。

10.在多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注中，以下哪些技術(shù)可以提高標(biāo)注效率和準(zhǔn)確性？（多選）

A.自動化標(biāo)注工具

B.主動學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCE

解析：自動化標(biāo)注工具可以減少人工標(biāo)注工作量（A），主動學(xué)習(xí)策略可以提高標(biāo)注效率（B），多標(biāo)簽標(biāo)注流程可以處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)（C），標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗可以提高標(biāo)注質(zhì)量（E）。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）更多用于特定領(lǐng)域的3D數(shù)據(jù)標(biāo)注。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA（Low-RankAdaptation）通過___________來微調(diào)模型參數(shù)。

答案：低秩矩陣

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常采用___________來不斷更新模型，以適應(yīng)新的任務(wù)。

答案：在線學(xué)習(xí)

4.對抗性攻擊防御技術(shù)中，可以通過生成___________樣本來對抗模型，提高模型的魯棒性。

答案：對抗

5.推理加速技術(shù)中，___________可以顯著減少模型的推理時(shí)間。

答案：低精度推理

6.模型并行策略通常采用___________來加速大規(guī)模模型的訓(xùn)練。

答案：多GPU

7.云邊端協(xié)同部署中，___________可以幫助實(shí)現(xiàn)更靈活的資源管理。

答案：微服務(wù)架構(gòu)

8.知識蒸餾技術(shù)中，教師模型通常使用___________來指導(dǎo)學(xué)生模型學(xué)習(xí)。

答案：軟標(biāo)簽

9.模型量化技術(shù)中，___________可以將模型的參數(shù)和激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少模型大小。

答案：INT8對稱量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________是一種常用的剪枝方法，可以去除不重要的神經(jīng)元。

答案：通道剪枝

11.評估指標(biāo)體系中，___________可以衡量模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測難度。

答案：困惑度

12.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是確保AI系統(tǒng)不歧視用戶的重要措施。

答案：偏見檢測

13.優(yōu)化器對比中，___________是一個(gè)常用的優(yōu)化算法，適用于大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型。

答案：Adam

14.注意力機(jī)制變體中，___________可以增強(qiáng)模型對序列數(shù)據(jù)的理解能力。

答案：Transformer

15.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________可以解決梯度消失問題，提高模型的性能。

答案：殘差連接

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)并行通信開銷與設(shè)備數(shù)量并非線性增長，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增長，但增長速度會放緩。根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，通信開銷與設(shè)備數(shù)量的關(guān)系是指數(shù)級增長。

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（LoRA/QLoRA）可以完全替代傳統(tǒng)的微調(diào)方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)可以顯著減少訓(xùn)練時(shí)間，但它們并不完全替代傳統(tǒng)的微調(diào)方法。這些技術(shù)適用于特定的場景和模型，而傳統(tǒng)的微調(diào)方法可能更適合其他情況。《高效微調(diào)技術(shù)綜述》2025版2.4節(jié)提供了相關(guān)討論。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略能夠顯著提高模型在所有任務(wù)上的表現(xiàn)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以提高模型在新任務(wù)上的表現(xiàn)，但并非對所有任務(wù)都有顯著效果。模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)還取決于任務(wù)的性質(zhì)和數(shù)據(jù)集?！冻掷m(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)有詳細(xì)說明。

4.模型并行策略可以獨(dú)立于其他優(yōu)化技術(shù)使用，以提高訓(xùn)練速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行策略需要與其他優(yōu)化技術(shù)結(jié)合使用才能有效提高訓(xùn)練速度。單獨(dú)使用模型并行策略可能不會帶來預(yù)期的性能提升?！赌Ｐ筒⑿胁呗詫?shí)踐手冊》2025版5.1節(jié)提供了相關(guān)指導(dǎo)。

5.云邊端協(xié)同部署可以完全解決AI應(yīng)用中的延遲問題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以減少AI應(yīng)用的延遲，但并不能完全解決延遲問題。延遲問題可能由網(wǎng)絡(luò)、硬件和其他因素引起，需要綜合考慮多種解決方案?！对七叾藚f(xié)同部署指南》2025版4.2節(jié)提供了相關(guān)討論。

6.知識蒸餾可以顯著降低模型的大小，而不會影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識蒸餾技術(shù)通過將大模型的知識遷移到小模型中，可以顯著降低模型的大小，同時(shí)保持較高的性能?！吨R蒸餾技術(shù)深度解析》2025版3.5節(jié)提供了相關(guān)技術(shù)原理。

7.模型量化（INT8/FP16）只能用于模型壓縮，不能提高推理速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化不僅用于模型壓縮，還能提高推理速度。通過將模型參數(shù)和激活從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，可以減少計(jì)算量，從而加速推理過程?！赌Ｐ土炕夹g(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)有詳細(xì)說明。

8.結(jié)構(gòu)剪枝是一種非破壞性的模型壓縮方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝是一種破壞性的模型壓縮方法，因?yàn)樗鼤瞥Ｐ偷哪承┎糠郑ㄈ缟窠?jīng)元或通道）。相比之下，權(quán)重剪枝是一種非破壞性的壓縮方法。《模型壓縮技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)提供了相關(guān)解釋。

9.評估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率總是比困惑度更可靠。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：準(zhǔn)確率是評估模型性能的常用指標(biāo)，但它可能在高維空間或存在噪聲的數(shù)據(jù)中不夠可靠。困惑度可以作為補(bǔ)充指標(biāo)，提供對模型性能的更全面理解?！对u估指標(biāo)體系技術(shù)手冊》2025版4.2節(jié)有詳細(xì)討論。

10.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，客戶端數(shù)據(jù)不經(jīng)過聚合中心，因此沒有隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：即使客戶端數(shù)據(jù)不經(jīng)過聚合中心，聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)仍然存在。攻擊者可能通過分析客戶端的模型更新來推斷敏感信息?！堵?lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)實(shí)踐》2025版5.3節(jié)提供了相關(guān)討論。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析，以提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率。該機(jī)構(gòu)擁有海量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，包括X光片、CT和MRI等，并計(jì)劃使用一個(gè)基于Transformer的模型進(jìn)行圖像識別和疾病分類。

問題：請從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和評估等角度，設(shè)計(jì)一個(gè)完整的解決方案，并考慮以下因素：

-數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

-模型訓(xùn)練資源限制

-模型性能評估指標(biāo)

問題定位：

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失和不一致性。

2.模型訓(xùn)練資源限制：醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能沒有足夠的計(jì)算資源進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練。

3.模型性能評估指標(biāo)：需要選擇合適的指標(biāo)來評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：

-數(shù)據(jù)清洗：去除缺失和不一致的樣本。

-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等方法增加數(shù)據(jù)多樣性。

-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對圖像進(jìn)行歸一化處理。

2.模型選擇：

-選擇基于BERT的變體，如RoBERTa，因?yàn)樗诙鄠€(gè)NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色，并具有良好的遷移學(xué)習(xí)能力。

3.訓(xùn)練：

-使用分布式訓(xùn)練框架（如PyTorchDistributed）來利用多GPU資源。

-參數(shù)高效微調(diào)（如LoRA）來減少訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。

4.評估：

-使用混淆矩陣和F1分?jǐn)?shù)作為性能評估指標(biāo)。

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