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相关试题
- 1.以下对模型微调描述错误的是（ ）。 选项： A、模型微调可以提升训练效率 B、模型微调占用更大的计算资源 C、将新数据加入预训练过的模型进行训练 D、数据集与预训练模型的数据集相似，但数据量小的时候，可以选择模型微调
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2.大模型产业进入基建期阶段，大模型哪些阶段催生大量AI算力需求 选项： A:
训练
B:微调
C:推理
D:建模
- 3.谷歌开源出来的BERT预训练模型，是怎样的模型 选项： A:预训练模型 B:语言模型 C:概率图模型 D:不确定
- 4.大模型落地分哪三步走？ 选项： A:通用大模型预训练 B:大模型场景化 C:大模型部署应用
- 5.客户使用大模型通用能力，并通过行业数据和大模型集成、应用集成改造等方式来实现场景智能化，这属于大模型中那个阶段（ ）的主要工作，该阶段被称为大模型变现最后一公里。 选项：A、训练B、推理C、预训练D、微调
- 6.关于预训练模型说法正确的是
- 7.当前，超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照300倍/年的趋势增长，继续通过增大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向。
- 8.全球首个图文音三模态预训练模型是紫东.太初，是多模态大模型 选项： A:Ture B:False
- 9.Transformer是什么模型结构 选项： A:编解码模型 B:预训练模型 C:语言模型 D:以上都是
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10.关于测试数据的说法正确的是（）
选项： A:
测试数据和训练数据是相关的，因此才可以用来验证模型是否有效
B:测试数据参与模型训练和模型检验
C:测试数据与原始数据的数据量相当
D:测试数据不参与模型训练"
- 11.以下关于BERT模型描述正确的是（） 选项： A:BERT模型主要应用于NLP领域 B:BERT模型是一种基于单项Transformer结构的预训练模型 C:BERT模型的预训练过程是利用无标注的文本进行训练，是无监督训练过程。 D:相比GPT模型，BERT在生成式任务中的表现较差，阅读理解任务中表现更好。
- 12.大模型预训练的主要目的是什么？ 选项： A:提高模型在特定任务上的性能 B:减少模型过拟合的风险 C:加速模型的训练过程 D:降低模型的计算资源需求 E:所有以上选项都是正确的
- 13.预训练模型是指（）。 选项： A:先训练一个模型作为基准 B:在正式训练之前，做一次试验训练 C:已经在大数据集上训练好的一个模型 D:预先根据任务特点，对模型结构进行调整
- 14.以下哪些技术可以用于加速大模型预训练过程？ 选项： A:分布式训练 B:知识蒸馏 C:迁移学习 D:数据增强
- 15.统计语言模型和神经网络语言模型统称为什么模型 选项： A:语言模型 B:预训练模型 C:解码模型 D:编码模型
- 16.有关深度神经网络预训练模型的说法，正确的是哪些？ 选项： A、当新的数据量少且数据与原数据集类似，可以对输出层训练即可，不需要对模型参数做过多的调整 B、使用预训练模型意味着难以自由改变网络结构和参数，限制了其应用场合 C、当新数据量比较大，且数据与原数据类似，可对预训练模型的所有层以较大的学习率微调 D、当新数据量少，且数据和原数据集差异较大，那么除了对输出层微调外，还要对顶层以下的层数进行大调
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17.Atlas 200 DK 所基于的异腾310主要的应用是? 选项： A:
模型推理
B:构建模型
C:训练模型
