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在进行数据标注时，人工智能训练师应尽可能保持标注的一致性。
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对
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人工智能训练师只负责数据标注，不负责模型调优。
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人工智能训练师不需要具备编程能力，只需了解数据标注和模型评估即可。
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错
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在处理文本数据时，人工智能训练师不需要进行文本清洗和预处理。
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错
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人工智能训练师在模型调优时，只能使用网格搜索方法进行参数调整。
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错
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人工智能训练师在模型训练过程中，不需要考虑模型的鲁棒性和泛化能力。
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错
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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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错
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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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错
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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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错
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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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