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判斷題人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要考慮模型的魯棒性和泛化能力。

1.判斷題人工智能訓(xùn)練師可以通過改變模型的架構(gòu)來提高模型的性能。

2.判斷題在模型訓(xùn)練中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)該盡量使用更多的數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)質(zhì)量如何。

3.判斷題人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練結(jié)果，無需關(guān)注模型的訓(xùn)練過程。

4.判斷題人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要考慮數(shù)據(jù)泄露和隱私保護(hù)的問題。

5.判斷題人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練階段，無需關(guān)注模型的部署和推理。

6.判斷題人工智能訓(xùn)練師的工作完全依賴于自動(dòng)化工具，不需要人工干預(yù)。

7.判斷題微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，只需要考慮模型的準(zhǔn)確率，不需要考慮訓(xùn)練速度。

8.判斷題微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，模型的結(jié)構(gòu)必須保持與預(yù)訓(xùn)練時(shí)一致。

9.判斷題微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，可以使用不同的學(xué)習(xí)率對不同的模型層進(jìn)行調(diào)整。

10.判斷題微調(diào)訓(xùn)練后，模型只能用于特定的下游任務(wù)，無法再用于其他任務(wù)。