单项选择题大模型Transformer的自注意力机制有什么优势()
A.降低了模型的复杂度
B.提高了计算并行性
C.消除了对数据的依赖
D.增加了模型的容量
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1.单项选择题大模型在自然语言处理中通常如何处理上下文信息()
A.忽略上下文
B.使用静态嵌入
C.使用动态计算的上下文表示
D.手动添加上下文
2.单项选择题在大模型上实现并行化的目的是什么()
A.降低精度
B.减慢训练速度
C.加速训练过程
D.减小模型大小
3.单项选择题以下哪项是大模型在部署时可能面临的问题()
A.计算资源不足
B.需要更多存储空间
C.无法并行化
D.以上都是
4.单项选择题大模型在深度学习中的“深度”指的是什么()
A.模型宽度
B.层的数量
C.数据量
D.计算速度
5.单项选择题大模型在机器学习中通常采用什么方法来提高泛化能力()
A.增加模型复杂度
B.减少训练数据
C.正则化技术
D.仅使用线性模型
6.单项选择题“迁移学习”在大模型的应用中通常用于解决什么问题()
A.冷启动问题
B.领域自适应问题
C.实时决策问题
D.长期依赖问题
7.单项选择题在大模型中使用的“残差连接”有什么目的()
A.增加网络深度
B.减少计算量
C.帮助梯度流动
D.限制模型容量
8.单项选择题大模型在深度学习中的流行主要得益于什么()
A.CPU速度的提升
B.GPU的发展
C.模型压缩技术
D.云计算的普及
9.单项选择题在部署大模型时,以下哪个因素是关键考虑点()
A.颜色方案
B.实时性能
C.字体选择
D.代码风格
10.单项选择题大模型在图像识别任务中通常能提供什么()
A.较低的准确率
B.更快的处理速度
C.更细粒度的特征识别
D.更少的参数数量
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