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人工智能訓(xùn)練師

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判斷題預(yù)訓(xùn)練模型在所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中都能奏效。

1.判斷題預(yù)訓(xùn)練模型不能用于增強(qiáng)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。

2.判斷題預(yù)訓(xùn)練模型的性能不會受到預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。

3.判斷題預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)過程不需要遵循與預(yù)訓(xùn)練相同的優(yōu)化策略。

4.判斷題預(yù)訓(xùn)練模型可以通過零樣本學(xué)習(xí)解決未見過的任務(wù)。

5.判斷題預(yù)訓(xùn)練模型在小數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)通常優(yōu)于在大數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)。

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