[名校联考]2026届高三总复习·月考卷(一)1语文XS5G试题

2025-09-16 19:21:15 8

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在有关政治和文化领域的话题中，情况往往不是非黑即白，在对与错、是与否之间存在诸多暖昧不清的争议且值得探讨的“灰色地带”，而数据集管理并不是处理这些携带有不确定性问题的完美解决方案。正如有研究指出：“如果没有仔细的上下文分析，过滤机制很可能会审查和删除一些边缘化经验。”举例来说，C4数据库在进行数据过滤和清洗时会丢弃400余个被划定为“肮脏”“下流”“淫秽”“不良”的类型单词，还有少部分涉及种族歧视的词语。毫无疑问，该过滤机制可以在某种程度上有效规避色情内容、歧视内容的传播，但这种机器自动审阅并删除内容的做法有时也会压制少数群体在虚拟空间的边缘化生命经验和非主流话语体系。从当前的训练数据操作上来看，机器识别和自动删除的一个危险据而遭过滤。同时，大语言模型和训练数据不以承继人类文化为己任，而是以生成看似流畅的语言为目标。它虽在称谓上冠以“语言”之名，但究其实质，它是一场有关统计学的巨大练和游戏。大语言模型虽然在表面上可以读懂并且表达人类的语言，但并不是以语言语法的方式，更不是以理解意义的方式，而是以统计的方式。计算语言学家埃米莉·本德曾对传统意义上的语言和用作训练数据的语言进行对比：语言是符号系统，即形式和意义的配对，但大语言模型的训练数据不是“语言”，而只是形式一—它们无法获得意义。论文《论随机鹦鹉的危险》中，研究者们将大语言模型比作“随机鹦鹉”，认为大语言模型是根据关于如何组合的概率信息，胡乱地将它在庞大的训练数据中观察到的语言形式序列缝合在一起，但没有任何意义的参照。模型语言之所以意义匮乏是因为它并不基于现实环境和实地交流而产生，相反，大语言模型是从大量的作为训练数据的书面文本中获得书写和对话能力的。而人类社会大量的常识并不存在于书面文本中，而是存在于人类与物理环境交互的过程中。基于此，被称为“卷积网络之父”的计算科学家杨立昆称：即使是规模再庞大的训练数据也无法弥补人工智能缺乏常识这一问题。在实际应用过程中，聊天机器人看似对答如流的文本背后时常可见的是捏造事实、逻辑混乱等问题。大语言模型虽然可能在辅助基础性文本任务、协助代码编写工作等方面具有良好表现，但一旦涉及文本创作等更高阶任务时，其危险性就在于对虚构和幻觉的制造。然而，媒介使用者日常在与大语言模型进行交互时却难以发现这一点，人们更容易被机器的语言流畅性所迷惑。（摘编自胡泳、刘纯懿《大语言模型“数据为王”：训练数据的价值、迷思与数字传播的未来挑战》）1.下列对材料相关内容的理解和分析,正确的一项是（）(3分)A.大语言模型的训练模式由数据训练转变为知识蒸馏训练时，能大大减少偏见的产生。B.特定样本库中的数据成为训练数据后，和互联网文本一样会产生年龄等维度

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