吉林省长春市2025届高三一模语文试题及参考答案.docx

吉林省长春市2025届高三一模语文试题及参考答案

一、规代文阅读（35分）

（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）

阅读下面的文字，完成下面小题。

材料一：

近年来，随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，以下简称大模型）成为我国人工智能领域的研究与应用热点。大模型指的是使用大规模数据进行训练的深度学习模型，具备较强的泛化能力、语言理解和生成能力。截至2024年，我国的大模型技术发展取得显著成果，成为全球人工智能领域的重要力量。

在技术创新层面，中国科研机构与科技企业持续投入研发资源，推动大模型在算法优化、架构创新、训练效率提升等方面取得显著成果。此外，中国在模型压缩、模型剪枝、知识蒸馏等优化技术方面也取得了创新，有效降低了大模型的计算成本和能耗，使得大模型能够在更多的实际应用场景中得到部署和应用。

模型规模与性能方面，国内已成功研制出多款具有国际影响力的超大规模预训练模型。如百度的“文心”系列模型，其必威体育精装版版本“文心一言”已达到数十亿参数量级，展现出强大的自然语言理解与生成能力。阿里云的M6大模型更是突破10万亿参数，刷新了全球最大的预训练模型记录。这些模型在通用语言任务基准测试上表现出与国际顶尖模型相当或超越的性能。

跨模态与专业领域应用拓展方面，中国大模型研究积极向多模态融合及特定行业知识嵌入方向转化。如华为的盘古大模型，实现了视觉、语音、文本等多种模态数据的统一表征与理解，应用于智能家居、医疗影像分析等场景。腾讯的药物发现大模型“云深”则专攻生物医药领域，通过大规模预训练提升化合物性质预测与新药设计效能。

中国大模型的应用商业化进程日益加速，已在诸多行业形成实际落地案例。在互联网内容创作领域，大模型助力智能写作、新闻摘要生成、虚拟人对话等应用，提升了内容生产率与个性化用户体验。在企业服务领域，基于大模型的智能客服、文档理解与自动摘要工具帮助企业实现高效信息处理与决策支持。此外，金融、教育、政务等行业也在积极探索大模型在风险评估、智慧教育、政策解读等场景的应用，形成了多元化的商业模式。市场进展还体现在大模型服务平台的兴起。一些企业开始提供“模型即服务”的解决方案，让没有足够资源和能力独立训练大模型的中小企业也能够享受到大模型带来的技术红利。

中国大模型产业生态呈现出蓬勃生机与高度协同特征。从产学研用的角度看；高校与科研院所作为基础理论与关键技术的研发源头，与科技巨头、独角兽企业及初创公司紧密合作，共同推进大模型技术的研发、迭代与应用落地。例如，清华大学、中国科学院等学术机构与百度、阿里、腾讯等企业共建联合实验室，开展前沿课题研究与人才培养。同时，各类AI开放平台如飞桨、阿里云天池等，通过提供大模型开发工具、训练资源与竞赛活动，有促进了技术社区的交流与创新生态的建构。

商编自《中国大模型发展研究报告（2024）》）

材料二：

尽管以ChatGPT为代表的大模型技术取得关键性突破，但当前大模型技术仍存在诸多风险与挑战。

首先，大模型的可靠性无法得到有效保障。例如，基于海量数据训练的语言大模型，尽管其生成的内容符合语言规则、通顺流畅且与人类偏好对齐，但其合成内容在事实性、时效性万面等仍存在较多问题，尚无法对所合成内容做出可靠评估。

其次，大模型的可解释性存在不足。大模型基于深度神经网络，为黑盒模型，其工作机理仍难以理解。语言大模型的涌现能力，规模定律，多模态大模型的知识表示、逻辑推理能力、泛化能力、情景学习能力等方面有待展开深入研究。

再次，大模型应用部署代价高，大模型参数规模和数据规模都非常巨大，存在训练和推理计算量大、功耗高、应用成本高、端侧推理存在延迟等问题，从而限制了其落地应用。提高推理速度，降低大模型使用成本是大规模应用的关键。

最后，大模型还存在伴生技术风险问题。例如，语言大模型具有通用的自然语言理解和生成能力，其与语音合成、图像视频生成等技术结合可以产生人类难以辨别的音视频等逼真多媒体内容，可能会被滥用于制造虚假信息、恶意引导行为，诱发舆论攻击、甚至危害国家安全。此外，大模型存在安全与隐私问题，目前针对大模型安全漏洞的典型攻击方式包括：数据投毒攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击、后门攻击、指令攻击。大模型的安全漏洞可能被攻击者利用，使得大模型关联业务面临整体失效的风险，威胁以其为基础构建的应用生态。大模型利用海量的互联网数据进行训练，包括个人、企业甚至国家的敏感数据可能被编码进大模型参数中，因而存在数据隐私问题。

（摘编自《中国人工智能系列白皮书：大模型技术》）

1.下列对材料相关内容的理解和分析，正确的一项是（）

A.作为一种深度学习模型，大模型使用大规模数据，具备其他训练模型已缺较强的泛化能力、语言理解和生成能力。

B.我国大模型在通用语言任务基准测试上表现