判断题预训练模型的预训练阶段不需要关心计算效率。
判断题预训练模型在处理动态变化的数据时无法保持性能。
判断题预训练模型的预训练过程完全不需要人类的先验知识。
判断题预训练模型在自然语言理解任务中比在自然语言生成任务中更有效。
判断题预训练模型的预训练阶段不需要考虑数据的语义结构。
判断题预训练模型在低资源语言上的表现与高资源语言相同。
判断题预训练模型在处理长序列数据时不会出现性能下降。
判断题预训练模型在所有类型的神经网络架构中都能奏效。
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。