多项选择题大模型在哪些领域具有广阔的应用前景（）
A.自动驾驶
B.智慧医疗
C.智慧教育
D.金融科技
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
1.多项选择题如何提高大模型推理的精度（）
A.使用更高的计算精度
B.增大模型规模
C.使用更先进的推理算法
D.增加推理时的输入数据
2.多项选择题微调大模型时，以下哪些做法可以提高模型的性能（）
A.冻结部分层
B.使用更大的学习率
C.增加训练轮数
D.使用更复杂的优化器
3.多项选择题在微调大模型时，通常需要考虑哪些数据因素（）
A.目标任务的数据量
B.原始模型的训练数据
C.数据的质量
D.数据的多样性
4.多项选择题大模型训练时，常用的损失函数有哪些（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.铰链损失
D.对数损失
5.多项选择题大模型在处理复杂任务时，通常依赖哪些关键技术（）
A.特征提取
B.上下文理解
C.多任务学习
D.迁移学习
6.多项选择题大模型在训练过程中通常需要处理哪些类型的数据（）
A.结构化数据
B.非结构化数据
C.文本数据
D.图像数据
7.多项选择题对于大模型的可解释性，未来可能有哪些研究重点（）
A.模型内部机制的研究
B.模型输出结果的解释
C.模型决策过程的可视化
D.模型性能的自动优化
8.多项选择题大模型在哪些行业中有广泛应用（）
A.自然语言处理
B.计算机视觉
C.智能制造
D.金融风控
9.多项选择题在进行大模型推理时，通常需要考虑哪些因素（）
A.推理速度
B.推理准确性
C.模型大小
D.输入数据的复杂性
10.多项选择题微调大模型时，哪些做法可能有助于提高目标任务的性能（）
A.增加模型层数
B.使用预训练模型的参数作为初始化
C.增大学习率
D.使用目标任务的特定数据进行训练