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预训练模型在处理长序列数据时不会出现性能下降。
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预训练模型在所有类型的神经网络架构中都能奏效。
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预训练模型不能用于增强传统机器学习算法的性能。
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预训练模型的性能不会受到预训练数据质量的影响。
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预训练模型的微调过程不需要遵循与预训练相同的优化策略。
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预训练模型在小数据集上的表现通常优于在大数据集中的表现。
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预训练模型在所有语言上都适用，无需考虑语言的差异。
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