判断题预训练大模型时,数据集的规模越大,模型性能通常越好。
判断题预训练模型可以直接用于下游任务,无需任何调整。
判断题大模型预训练的目的是为了在大规模无标注数据上学习通用的知识表示。
判断题Embedding层在处理未登录词OOV时,会生成一个固定的默认向量。
判断题对于大型数据集,使用预训练的embedding可以加速模型的训练过程。
判断题Embedding层的输出可以直接用于计算文本之间的相似度。
判断题在大模型中,embedding向量的质量不会随着训练的进行而提高。
判断题Embedding层输出的向量是离散的,不是连续的。
判断题Embedding层在处理多义词时,可以为每个单词的不同含义生成不同的向量表示。
判断题在大模型中,embedding层可以捕捉到输入数据中的长期依赖关系。
判断题Embedding向量的每个维度都对应一个具体的语义特征。
判断题对于大型词汇表,使用稀疏embedding可以减少内存消耗。
判断题Embedding层输出的向量可以直接用于分类任务。
判断题在大模型中,embedding向量通常是预训练的,不需要再进行训练。
判断题Embedding向量的质量完全取决于模型的复杂度和规模。