下列哪些方法可以缓解大模型的缺陷？()A、数据预训练B、检索增强生成C、模型微调D、提示工程

考查要点：本题主要考查对大模型常见缺陷及其缓解方法的理解。
解题核心：需明确大模型的缺陷（如生成内容不准确、领域适应性不足、缺乏外部知识调用等），并对应到具体技术手段。
关键点：

• 检索增强生成（RAG）通过引入外部知识库，提升生成准确性；
• 模型微调通过任务定制优化，增强领域适应性；
• 提示工程通过设计有效提示，引导模型输出更符合需求。
  排除干扰项：数据预训练是模型基础能力来源，但无法直接缓解已有缺陷。

选项分析

A、数据预训练

数据预训练是模型学习通用知识的基础步骤，但无法直接解决已有缺陷（如生成偏差、领域适应性差）。因此不选。

B、检索增强生成

检索增强生成（RAG）通过检索外部知识库，结合模型生成能力，显著提升回答的准确性和相关性，直接缓解生成内容不准确的缺陷。应选。

C、模型微调

模型微调在特定任务或领域数据上调整模型参数，能有效解决模型在特定场景下的表现不足问题。应选。

D、提示工程

提示工程通过设计结构化提示，明确任务要求，显著提升输出质量与可控性，是缓解缺陷的重要方法。应选。