A.提供少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過(guò)重復(fù)提示加強(qiáng)記憶
D.提示模型忽略無(wú)關(guān)信息
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A.句子的詞頻分布
B.句子的語(yǔ)義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
A.加快算法的運(yùn)行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問(wèn)題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡(jiǎn)化模型的結(jié)構(gòu)
A.計(jì)算損失函數(shù)對(duì)模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
A.防止模型欠擬合
B.提升模型的泛化能力
C.加速模型收斂
D.節(jié)省計(jì)算資源
A.圖像數(shù)據(jù)
B.文本數(shù)據(jù)
C.音頻數(shù)據(jù)
D.數(shù)值數(shù)據(jù)
最新試題
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問(wèn)答系統(tǒng)的性能（）？
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
相對(duì)化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？