在数据安全方面，大模型主要通过（ ）敏感训练数据，提升模型整体合规性与安全性。。A. “深度忽视”“B. “““明文存储”C. “随机降采样”D. “全量加密传输”

本题考查大模型在数据安全方面提升合规性与安全性的方法。解题思路是分析每个选项对于保护敏感训练数据、提升模型合规性与安全性的作用，从而选出正确答案。

• 选项A：“深度忽视”：“深度忽视”意味着对敏感训练数据不加以重视和处理，这显然无法保护数据安全，也不能提升模型的合规性与安全性，反而可能会因为数据的随意处理导致数据泄露等安全问题，所以该选项不符合要求。
• 选项B：“明文存储”：明文存储是将数据以明文的形式直接保存，这样数据在存储过程中很容易被非法获取和查看，无法有效保护敏感训练数据的安全，不能提升模型的合规性与安全性，因此该选项不正确。
• 选项C：“随机降采样”：随机降采样主要是用于数据处理过程中对数据量进行调整，它并不能直接对敏感训练数据进行安全保护，也不能从根本上提升模型的合规性与安全性，所以该选项也不合适。
• 选项D：“全量加密传输”：全量加密传输是将所有的数据在传输过程中进行加密处理，这样即使数据在传输过程中被截取，攻击者也无法获取到有价值的信息，能够有效保护敏感训练数据的安全，进而提升模型整体的合规性与安全性，所以该选项正确。