在多轮对话系统中，为了确保对话流程的连贯性和准确性，以下哪项配置参数主要用于控制对话状态的维护和上下文信息的保留？

知识蒸馏（Knowledge Distillation）的核心思想是将复杂模型的知识迁移到简单模型中，以提升简单模型的性能。

模型剪枝（Pruning）技术通过移除不重要的神经元，可以显著减少模型参数数量，但不会影响模型推理速度。

在大模型中，增加注意力头（Attention Heads）的数量一定会提高模型性能

人类反馈强化学习（RLHF）技术的主要作用是提高大模型的生成速度

在大模型评估中，困惑度（Perplexity）是衡量模型生成多样性的指标

提示工程不影响模型底层参数

模型API调用无需考虑伦理问题

模型透明度与性能始终正相关

模型安全仅需考虑技术因素

大模型训练必须使用FP32精度