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大模型不适合于小数据集问题，因为它们容易过拟合。
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对
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在自动驾驶汽车中，大模型可以处理传感器数据并进行决策。
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对
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在医疗诊断中，大模型能够完全替代医生进行疾病诊断。
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错
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多模态大模型的输出层通常是一个单一的联合决策层，整合了所有模态的信息。
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对
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多模态大模型通常能够实现跨模态学习，即利用一种模态的信息来增强另一种模态的学习效果。
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对
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多模态大模型无法进行迁移学习，因为它们是针对特定任务设计的。
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错
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在多模态大模型中，不同模态的信息通常在早期阶段就融合在一起。
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错
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多模态学习总是需要大量的标注数据，且每个模态的数据都必须配对和标注。
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错
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多模态大模型的设计通常包括专门的层或分支来独立处理每种模态的数据。
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对
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在多模态大模型中，通常不需要对不同模态的数据进行预处理或单独的特征提取。
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错
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判断题
多模态大模型可以同时处理和分析来自不同数据源的信息。
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