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人工智能训练师可以通过改变模型的架构来提高模型的性能。
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对
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在模型训练中，人工智能训练师应该尽量使用更多的数据，无论数据质量如何。
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人工智能训练师只需要关注模型的训练结果，无需关注模型的训练过程。
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人工智能训练师在模型训练过程中，不需要考虑数据泄露和隐私保护的问题。
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人工智能训练师只需要关注模型的训练阶段，无需关注模型的部署和推理。
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人工智能训练师的工作完全依赖于自动化工具，不需要人工干预。
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错
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微调训练时，只需要考虑模型的准确率，不需要考虑训练速度。
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微调训练时，模型的结构必须保持与预训练时一致。
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微调训练时，可以使用不同的学习率对不同的模型层进行调整。
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对
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微调训练后，模型只能用于特定的下游任务，无法再用于其他任务。
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微调训练可以显著提高模型在下游任务上的性能。
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对
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