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预训练大模型时，只需要考虑模型的性能，无需关注模型的复杂度。
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预训练大模型可以显著提高下游任务的性能，但也会增加计算成本。
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对
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预训练模型使用的语言模型任务对于所有下游任务都是必要的。
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预训练大模型时，训练时间越长，模型性能一定越好。
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预训练大模型时，数据集的规模越大，模型性能通常越好。
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预训练模型可以直接用于下游任务，无需任何调整。
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大模型预训练的目的是为了在大规模无标注数据上学习通用的知识表示。
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对
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Embedding层在处理未登录词OOV时，会生成一个固定的默认向量。
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对于大型数据集，使用预训练的embedding可以加速模型的训练过程。
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对
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Embedding层的输出可以直接用于计算文本之间的相似度。
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判断题
在大模型中，embedding向量的质量不会随着训练的进行而提高。
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