A.准确率
B.召回率
C.F1分数
D.模型大小

A.通用模型
B.领域专用模型
C.生成式模型
D.判别式模型

A.大量的计算资源
B.简单的模型结构
C.丰富的训练数据
D.高效的优化算法

A.医学影像分析
B.病例诊断
C.药物研发
D.患者管理

A.自动驾驶
B.智慧医疗
C.智慧教育
D.金融科技

A.使用更高的计算精度
B.增大模型规模
C.使用更先进的推理算法
D.增加推理时的输入数据

A.冻结部分层
B.使用更大的学习率
C.增加训练轮数
D.使用更复杂的优化器

A.目标任务的数据量
B.原始模型的训练数据
C.数据的质量
D.数据的多样性

A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.铰链损失
D.对数损失

A.特征提取
B.上下文理解
C.多任务学习
D.迁移学习

A.结构化数据
B.非结构化数据
C.文本数据
D.图像数据