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预训练模型可以通过零样本学习解决未见过的任务。
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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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预训练模型可以无限制地扩展其规模以获得更好的性能。
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预训练过程中不会使用到如遮蔽语言模型这样的自监督学习任务。
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预训练模型一旦完成，其权重和参数就不能再次被修改。
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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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预训练大模型时，应该尽可能使用更多的模型参数来提高性能。
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在预训练过程中，使用更多的计算资源一定可以得到更好的模型。
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预训练大模型时，使用更大的学习率可以加快训练速度并提高性能。
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预训练模型在下游任务上的表现完全取决于预训练阶段的效果。
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预训练大模型时，只使用单一的预训练任务就可以达到最佳效果。
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