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。
判断题Embedding层只适用于文本数据,不能用于其他类型的数据。
判断题Embedding层在训练过程中是固定的,不会进行更新。
判断题在大模型中,embedding向量的维度是固定的,不能根据任务需求进行调整。
判断题Embedding层可以将文本数据中的每个单词或标记映射到一个唯一的向量。
判断题大模型的embedding层通常用于将输入数据转换为高维向量表示。
判断题大模型知识库在处理低质量或噪声数据时,能够自动过滤和纠正错误信息。
判断题大模型知识库在知识图谱构建中能够自动提取实体关系,形成完整的知识结构。