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。
判断题预训练大模型时,只需要考虑模型的性能,无需关注模型的复杂度。
判断题预训练大模型可以显著提高下游任务的性能,但也会增加计算成本。
判断题预训练模型使用的语言模型任务对于所有下游任务都是必要的。
判断题预训练大模型时,训练时间越长,模型性能一定越好。
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。