判断题预训练模型不能用于增强传统机器学习算法的性能。
判断题预训练模型的性能不会受到预训练数据质量的影响。
判断题预训练模型的微调过程不需要遵循与预训练相同的优化策略。
判断题预训练模型可以通过零样本学习解决未见过的任务。
判断题预训练模型在小数据集上的表现通常优于在大数据集中的表现。
判断题预训练模型可以无限制地扩展其规模以获得更好的性能。
判断题预训练过程中不会使用到如遮蔽语言模型这样的自监督学习任务。
判断题预训练模型一旦完成,其权重和参数就不能再次被修改。
判断题预训练模型在所有语言上都适用,无需考虑语言的差异。
判断题预训练大模型时,应该尽可能使用更多的模型参数来提高性能。
判断题在预训练过程中,使用更多的计算资源一定可以得到更好的模型。
判断题预训练大模型时,使用更大的学习率可以加快训练速度并提高性能。
判断题预训练模型在下游任务上的表现完全取决于预训练阶段的效果。
判断题预训练大模型时,只使用单一的预训练任务就可以达到最佳效果。
判断题在预训练过程中,模型只学习到了输入数据的特征,没有学习到任何任务相关的知识。